電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、在網(wǎng)上購(gòu)物日益普及的今天,個(gè)人相對(duì)穩(wěn)定的購(gòu)買需求與網(wǎng)站提供的紛繁龐大的產(chǎn)品之間的矛盾越來越突出,“信息過載”和“信息迷失”的現(xiàn)象日益嚴(yán)重。個(gè)性化推薦技術(shù)在電子商務(wù)網(wǎng)站上的應(yīng)用越來越普及,但是隨著人們購(gòu)物要求的提高,其面對(duì)的挑戰(zhàn)也日益嚴(yán)峻。
　　第一:冷啟動(dòng)問題,因?yàn)樾掠脩魩缀鯖]有可以利用的行為信息,所以很難給出精確的推薦;另一方面新產(chǎn)品由于被選擇次數(shù)少,也難以找到合適的方法推薦。
　　第二:用戶行為模式的挖掘和利用,用戶的購(gòu)

2、買行為會(huì)隨著時(shí)間、地點(diǎn)等各種外界因素而變化,如何準(zhǔn)確的把握和利用用戶的行為模式信息是推薦系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵點(diǎn)。
　　第三:個(gè)性化推薦算法的選擇,個(gè)性化推薦算法主要包括基于內(nèi)容的推薦和協(xié)同過濾推薦,如何根據(jù)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)選擇合適的推薦算法直接決定著推薦結(jié)果的優(yōu)劣。
　　綜上所述,本文采用熱銷榜和標(biāo)簽系統(tǒng)來解決冷啟動(dòng)問題,對(duì)于通過搜索引擎到達(dá)產(chǎn)品頁(yè)面的用戶,根據(jù)solr站內(nèi)全文搜索系統(tǒng)向用戶推薦和其搜索關(guān)鍵詞相關(guān)的產(chǎn)品;用戶行為偏好的挖