電子商務(wù)推薦系統(tǒng)核心技術(shù)研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和電子商務(wù)的發(fā)展，電子商務(wù)系統(tǒng)在為用戶提供越來(lái)越多的選擇的同時(shí)，其結(jié)構(gòu)也變得更加復(fù)雜，用戶經(jīng)常會(huì)迷失在大量的商品信息空間中，無(wú)法順利找到自己需要的商品。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)(Recommender System)直接與用戶交互，模擬商店銷售人員向用戶提供商品推薦，幫助用戶找到他們真正所需購(gòu)買的商品。近年來(lái)雖然電子商務(wù)推薦系統(tǒng)在理論和實(shí)踐中都得到了很大發(fā)展，然而電子商務(wù)推薦系統(tǒng)仍面臨著一系列挑戰(zhàn)。針對(duì)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)面臨的主要

2、問(wèn)題，本文對(duì)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中推薦算法和推薦系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)等核心技術(shù)進(jìn)行探討，主要?jiǎng)?chuàng)新如下： 首先，提出基于關(guān)聯(lián)集合的協(xié)同過(guò)濾推薦算法。在個(gè)性化推薦中，盡管用戶評(píng)價(jià)了某些項(xiàng)目，但這些項(xiàng)目是用戶在無(wú)意或其他偶然因素影響下評(píng)價(jià)的，與用戶自身偏好并沒(méi)有多大關(guān)聯(lián)，這往往更符合實(shí)際情況。這些不相關(guān)的項(xiàng)目相當(dāng)于噪音數(shù)據(jù)，往往會(huì)干擾協(xié)同過(guò)濾的效果。為了進(jìn)一步提高推薦精度，本文提出基于關(guān)聯(lián)集合的協(xié)同過(guò)濾推薦算法：利用Apriori算法得到頻繁項(xiàng)集

3、，取得關(guān)聯(lián)集合，再進(jìn)行協(xié)同過(guò)濾，真正的依據(jù)用戶的偏好信息來(lái)進(jìn)行推薦，從而提高推薦精度。試驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾推薦算法想比，基于關(guān)聯(lián)集合的協(xié)同過(guò)濾的推薦算法可以有效地提高推薦精度。 其次，提出柔性電子商務(wù)推薦系統(tǒng)。目前大部分的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)都是一個(gè)單一的工具，只能提供一種推薦策略。在電子商務(wù)環(huán)境下，商品極其豐富，個(gè)性需求多種多樣，于是迫切需要更加靈活、實(shí)用的推薦策略。為此，本文運(yùn)用柔性理論對(duì)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)進(jìn)行分析，提出柔