基于過濾技術(shù)的網(wǎng)上書籍推薦系統(tǒng).pdf

1、推薦技術(shù)是電子商務(wù)常用的技術(shù)，主要作用是為用戶提供導(dǎo)購幫助，以提高企業(yè)效益。協(xié)同過濾是目前電子商務(wù)推薦系統(tǒng)較為成功的個性化推薦技術(shù)，但是隨著電子商務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大，協(xié)同過濾面臨一系列挑戰(zhàn)。在實際應(yīng)用中，協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)往往缺乏對各種用戶信息的綜合利用；在信息挖掘方面還要解決用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)的極端稀疏問題。為了使推薦更有成效，多種信息過濾技術(shù)的配合使用成為趨勢?；趦?nèi)容的過濾與協(xié)同過濾的配合使用，對信息內(nèi)容和用戶之間的聯(lián)系都可得到．較為充分的利用

2、。 在介紹了電子商務(wù)推薦系統(tǒng)及有關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)上，著重分析了協(xié)同過濾技術(shù)和基于內(nèi)容過濾技術(shù)在網(wǎng)上書店推薦系統(tǒng)的應(yīng)用，建立了一個網(wǎng)上書籍推薦系統(tǒng)原型。在協(xié)同過濾的應(yīng)用中，討論了獲取綜合評分信息的方法，其中還利用層次分析法分析用戶顯性評分信息。針對評分?jǐn)?shù)據(jù)的極端稀疏問題，分析了利用項目關(guān)聯(lián)來預(yù)測項目評分的方法，以提高用戶相似性度量的準(zhǔn)確性。在基于內(nèi)容過濾的應(yīng)用中，給出了根據(jù)項目屬性的相似性對項目進(jìn)行聚類的方法。最后對網(wǎng)上書籍推薦系統(tǒng)進(jìn)