基于用戶個(gè)人屬性權(quán)重與商品質(zhì)量可信度的商品排名算法.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和人們生活水平的提高，電子商務(wù)成為了一種時(shí)尚和潮流，隨之也產(chǎn)生了不少以商品為中心的推薦系統(tǒng)，這類推薦系統(tǒng)利用用戶的瀏覽（購(gòu)買）記錄來(lái)給用戶其可能想了解或購(gòu)買的商品，因此其在用戶無(wú)目地購(gòu)物（瀏覽）過(guò)程中是有用的，而當(dāng)用戶需要特定搜索某一商品時(shí)，效果不明顯。此外電子商務(wù)網(wǎng)站在用戶搜索時(shí)，提供了對(duì)商品配置等的選擇，用戶從中篩選出用戶想要的屬性值的商品，但是這并不能反映出商品質(zhì)量的好壞，而且對(duì)搜索得到的商品的排序并沒(méi)有考慮到用戶

2、的個(gè)人偏好。因此對(duì)于這類搜索排序的結(jié)果，用戶常常需要查看結(jié)果中的眾多商品的具體信息才能得到最終的滿意結(jié)果，而且在實(shí)際購(gòu)買中，我們對(duì)同類商品的第一次購(gòu)買經(jīng)常都是不太滿意的。為了使得用戶可以更快選出自己滿意的商品，本文中，利用了多屬性決策理論中的相關(guān)技術(shù)來(lái)求出用戶對(duì)商品的主觀評(píng)價(jià)值，并結(jié)合基于商品評(píng)論褒貶性分析的商品質(zhì)量可信度對(duì)用戶進(jìn)行相應(yīng)的推薦。本文的工作內(nèi)容大致可以分為以下幾個(gè)方面：一、利用多屬性決策理論及相關(guān)算法，根據(jù)用戶購(gòu)買記錄來(lái)求