基于隱性反饋的個(gè)性化自適應(yīng)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、近年來，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)為用戶提供越來越便捷的服務(wù)，然而，“信息過載”問題日益嚴(yán)重，復(fù)雜的站點(diǎn)結(jié)構(gòu)讓用戶無所適從。雖然，搜索引擎技術(shù)的發(fā)展使用戶能方便地檢索信息，但人們有時(shí)并不確切知道自己要查詢的目標(biāo)，多數(shù)是無目的瀏覽，這些用戶正是電子商務(wù)站點(diǎn)的潛在消費(fèi)者。因此，商務(wù)站點(diǎn)的推薦服務(wù)逐漸成為研究熱點(diǎn)。推薦系統(tǒng)預(yù)測用戶的興趣偏好，向用戶推薦項(xiàng)目，其在電子商務(wù)系統(tǒng)中具有良好的發(fā)展和應(yīng)用前景，準(zhǔn)確有效的推薦，能吸引

2、潛在用戶，增加用戶的黏性，提高站點(diǎn)的交易量。 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，但是隨著電子商務(wù)系統(tǒng)規(guī)模的進(jìn)一步擴(kuò)大，電子商務(wù)推薦系統(tǒng)也面臨著一系列挑戰(zhàn)。對此，本文對目前的推薦系統(tǒng)和推薦技術(shù)理論進(jìn)行了介紹，同時(shí)分析比較了國內(nèi)外幾個(gè)典型的推薦系統(tǒng)站點(diǎn)的推薦技術(shù)，進(jìn)而提出了基于隱性反饋的個(gè)性化自適應(yīng)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)構(gòu)建思想，其中包括用戶瀏覽行為中隱性信息的分析與處理，以及自動(dòng)、實(shí)時(shí)的推薦服務(wù)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。 本文

3、提出了一種基于隱性反饋的個(gè)性化自適應(yīng)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法。個(gè)性化推薦服務(wù)的效果主要取決于個(gè)性化信息的搜集與處理。然而，目前國內(nèi)外主流的推薦服務(wù)網(wǎng)站中對隱性信息的使用還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，同時(shí)，許多研究理論中提出挖掘用戶的瀏覽行為信息，比如瀏覽時(shí)間，然而，僅以此來評價(jià)用戶的興趣度，誤差率大。實(shí)驗(yàn)表明，以模糊理論知識(shí)進(jìn)一步處理隱性反饋信息，能有效減低誤差,提高用戶滿意度。 另外，本文針對初始資源推薦問題、評價(jià)數(shù)據(jù)的稀疏性、推薦實(shí)時(shí)性差及推薦效果