協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)中隱性評(píng)分模型研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，電子商務(wù)同新月異。在傳統(tǒng)電子商務(wù)環(huán)境之下，為了提高用戶在電子商務(wù)系統(tǒng)中的體驗(yàn)和滿足用戶的個(gè)性化需求，研究者提出了個(gè)性化推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以智能地為用戶推薦符合其個(gè)人興趣的商品。協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)是這個(gè)領(lǐng)域的核心內(nèi)容，并且得到了廣泛的研究與應(yīng)用。但是協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)需要大量的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，這涉及到稀疏性問(wèn)題。要求用戶主動(dòng)給出評(píng)分，即使是在傳統(tǒng)的電子商務(wù)中，也會(huì)給用戶帶來(lái)不好的體驗(yàn)。更何況在日漸興起的移動(dòng)商務(wù)

2、環(huán)境之下，由于移動(dòng)商務(wù)網(wǎng)絡(luò)帶寬窄、費(fèi)用按流量計(jì)算，終端顯示能力弱、運(yùn)算效率低等特點(diǎn)，想收集到足夠的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)是非常困難的。 本文對(duì)協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)中隱性評(píng)分模型進(jìn)行了研究，從而為電子商務(wù)和移動(dòng)商務(wù)環(huán)境下的協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)提供足夠的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)基礎(chǔ)。所謂隱性評(píng)分，就是在不中斷用戶正常瀏覽或購(gòu)物行為的情況下，通過(guò)智能的分析方法得到用戶對(duì)項(xiàng)目的量化偏好，也即是評(píng)分。本論文在前人的研究基礎(chǔ)之上，總結(jié)了各類(lèi)影響用戶隱性評(píng)分的指標(biāo)，提出了三種計(jì)算

3、用戶隱性評(píng)分的模型。所提出的每個(gè)模型各有特點(diǎn)，適合于不同的電子商務(wù)和移動(dòng)商務(wù)環(huán)境中的各種應(yīng)用對(duì)象?；跁r(shí)間信息的隱性評(píng)分模型，其特點(diǎn)是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)易于收集，計(jì)算簡(jiǎn)單，但是其針對(duì)的項(xiàng)目對(duì)象較為特殊?；谫?gòu)物籃數(shù)據(jù)的隱性評(píng)分模型，其特點(diǎn)是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)較為容易收集，計(jì)算復(fù)雜，對(duì)象較為廣泛。基于綜合信息的隱性評(píng)分模型，其特點(diǎn)是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集難度較大，計(jì)算復(fù)雜，可以應(yīng)用于所有的推薦對(duì)像，準(zhǔn)確性較高。同時(shí)，在提出每種模型之后，本論文都對(duì)其進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)評(píng)，對(duì)模