協(xié)同過濾的電子商務(wù)個性化服務(wù)推薦系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著Internet技術(shù)的迅速發(fā)展，電子商務(wù)應(yīng)用不斷深入。隨著電子商務(wù)規(guī)模的進(jìn)一步擴(kuò)大，電子商務(wù)為用戶提供越來越多選擇的同時，其結(jié)構(gòu)也變得越來越復(fù)雜。人們在面對海量信息時往往顯得很迷茫，把握不住重點(diǎn)，這就導(dǎo)致了電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)。個性化推薦不僅能快速地幫助客戶在繁多復(fù)雜的信息中找到所需要的商品信息，而且還能將較多的商品信息進(jìn)行比較從而幫助客戶進(jìn)行判斷。然而，現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)存在推薦個性不突出、推薦的關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)與推薦的實(shí)時性不強(qiáng)等

2、問題。本文主要研究基于協(xié)同過濾的電子商務(wù)個性化服務(wù)推薦系統(tǒng)。首先分析了電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀；然后，對電子商務(wù)個性化服務(wù)推薦系統(tǒng)進(jìn)行需求分析；緊接著設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個電子商務(wù)個性化服務(wù)推薦系統(tǒng)，且重點(diǎn)研究了其中的協(xié)同過濾算法；最后，對所設(shè)計(jì)的算法和系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的測試。測試結(jié)論顯示，系統(tǒng)響應(yīng)達(dá)到相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的要求，改進(jìn)后的算法在稀疏水平上能提供了更好的服務(wù)質(zhì)量。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對現(xiàn)有協(xié)同過濾算法在稀疏性問題和擴(kuò)展性方面

3、不良造成推薦不夠準(zhǔn)確和推薦實(shí)時性差等問題，對傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出一種基于概念分層的協(xié)同過濾改進(jìn)算法，通過該算法來實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)的推薦策略；⑵推薦算法綜合分析服務(wù)器端的 Web日志、用戶注冊信息、訂單信息和Cookies等數(shù)據(jù)，且對相關(guān)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，實(shí)現(xiàn)Web數(shù)據(jù)的挖掘。同時，在服務(wù)器端收集用戶評分相關(guān)數(shù)據(jù)建立用戶隱性個性化興趣模型，產(chǎn)生用戶特征數(shù)據(jù)庫，以挖掘的特征數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)個性化過濾；⑶基于改進(jìn)的算法完成了電子商務(wù)個