協(xié)同過濾算法在移動電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、協(xié)同過濾算法是電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最為成功的推薦算法，很多電子商務(wù)企業(yè)都采用協(xié)同過濾算法作為企業(yè)推薦系統(tǒng)的核心算法。推薦技術(shù)可以有效解決信息過載問題，增加網(wǎng)站的粘度和交叉銷售能力。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，移動電子商務(wù)也在逐步興起，并逐漸占據(jù)了大量的市場份額，推薦系統(tǒng)也是必不可少的。與傳統(tǒng)電子商務(wù)相比，移動電子商務(wù)具有移動性，可接受性，安全性，定位性等特點。因此將協(xié)同過濾算法應(yīng)用到移動電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中時，必須做相應(yīng)的改進才能適用移動電子

2、商務(wù)的特殊環(huán)境。
　　本文對電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)進行了深入研究，認真分析了協(xié)同過濾推薦算法本身存在的數(shù)據(jù)稀疏性問題和冷啟動問題。通過Slope One算法降低了數(shù)據(jù)的稀疏性，提高了推薦系統(tǒng)的執(zhí)行效率，使推薦系統(tǒng)具有較好的推薦質(zhì)量。冷啟動問題可以通過用戶的注冊信息進行特征分類，根據(jù)不同的用戶特征對用戶進行推薦。
　　針對移動電子商務(wù)領(lǐng)域的特殊性，本文在協(xié)同過濾算法中引入了定位技術(shù)和時間信息。通過定位技術(shù)，移動電子商務(wù)在用戶的