基于綜合評(píng)價(jià)的個(gè)性化推薦算法研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)信息量的快速增長和電子商務(wù)迅猛發(fā)展，信息過載的問題由此出現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)用戶要在海量的產(chǎn)品信息中尋找自己所需的商品越來越困難。推薦系統(tǒng)可以有效地與用戶交互，依據(jù)用戶的興趣偏好進(jìn)行個(gè)性化商品推薦，對(duì)提升用戶對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的滿意度，增加商品的銷售量起著重要的作用。但是精確性，實(shí)時(shí)性與普遍性問題嚴(yán)重制約了推薦系統(tǒng)的發(fā)展。
　　良好的推薦算法不但要具有準(zhǔn)確性，還要考慮到推薦的實(shí)時(shí)性，技術(shù)實(shí)現(xiàn)的可行性與商品項(xiàng)目的可擴(kuò)展性。傳統(tǒng)的推薦算法

2、都具有某些不足，新的方法與改進(jìn)技術(shù)推動(dòng)了推薦方法的不斷發(fā)展。算法的復(fù)雜性導(dǎo)致了推薦算法在現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的操作中受到了限制，更不易于小型商務(wù)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)搭建自己的推薦系統(tǒng)。
　　本文的主要研究工作如下:
　　1.對(duì)當(dāng)前的推薦算法和推薦系統(tǒng)的發(fā)展和研究情況進(jìn)行了闡述，重點(diǎn)介紹了幾大推薦算法的基本原理以及推薦特點(diǎn)，論述了各種推薦算法的優(yōu)缺點(diǎn)，為下文模型的提出奠定了基礎(chǔ)。
　　2.為了能夠?qū)崟r(shí)推薦，本文提出了基于綜合評(píng)價(jià)的推薦模型，