基于協(xié)同過濾算法的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著電子商務(wù)的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)“信息過載”問題的加劇，電商企業(yè)如何滿足消費(fèi)者對信息精準(zhǔn)化和個性化的需求，使得用戶在海量的信息中只需較低的成本，就能得到自己需要的商品或者信息，提高消費(fèi)者的體驗以及滿意程度，對傳統(tǒng)電商而言尤為重要。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，推薦算法面臨著新的挑戰(zhàn)，移動電商對其精確性和針對性提出了更高的要求，在新的形勢下，信息的推薦就變得更為專業(yè)和復(fù)雜。
　　 基本的推薦技術(shù)有兩種:基于內(nèi)容的推薦和協(xié)同過濾推薦。兩者有各有優(yōu)

2、點(diǎn)和不足:基于內(nèi)容的推薦是從項目的角度出發(fā)，通過分析用戶訪問過的項目特征，然后將與這些項目相似的用戶未訪問的項目推薦給用戶，其缺點(diǎn)是忽略了用戶的潛在興趣;與之不同的是，協(xié)同過濾從用戶的角度出發(fā)，通過分析用戶的相似性，然后將相似用戶的喜歡的項目推薦給活動用戶，但是協(xié)同過濾本身存在著數(shù)據(jù)稀疏、冷啟動等問題。
　　 個性化推薦系統(tǒng)通過對用戶信息進(jìn)行分析，向用戶推薦可能感興趣的商品，從而在一定程度上緩解信息過載的問題，幫助用戶在大量的信

3、息中尋找到滿足自己個性需求的信息。隨著移動終端的大范圍普及和移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷進(jìn)步，消費(fèi)者接受信息的方式從傳統(tǒng)PC向手機(jī)或者平板等移動終端轉(zhuǎn)移。在移動互聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境中，終端從PC變?yōu)榱烁鼮閭€性化的手機(jī)等，對推薦的個性化和精準(zhǔn)性就提出了更高的要求。
　　 本文在對這兩種技術(shù)的推薦原理詳細(xì)分析的基礎(chǔ)上，總結(jié)分析基于內(nèi)容的推薦和協(xié)同過濾兩種推薦技術(shù)的優(yōu)勢，提出了基于內(nèi)容的用戶偏好模型，在用戶和評分?jǐn)?shù)據(jù)較少的情況下，提高了協(xié)同過濾的效率