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文檔簡介
1、當(dāng)今社會，計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)一個快速發(fā)展的狀態(tài)，伴隨而來的是網(wǎng)絡(luò)信息以幾何級速度增長，越來越多的信息出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中，但是有價值的信息很難被用戶第一時間獲取，如何解決信息超載帶來的查找有用信息困難的情形，成為一個非常重要的問題。
電子商務(wù)推薦系統(tǒng)是解決信息超載的主要方式之一。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)方便了用戶，幫助用戶發(fā)現(xiàn)他們所需要的商品，提高了營銷效果，在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中，用戶的偏好信息可以被電商網(wǎng)站的推薦算法獲取到，然后推薦給用戶
2、可能喜歡的商品，并已經(jīng)獲得了巨大的成功。
但是，目前為止還有大量的問題值得我們研究。在本論文工作中，一方面，我們對部分算法進行了整合即對基于物品的協(xié)同過濾推薦，基于用戶的協(xié)同過濾推薦，基于Slopone算法的推薦進行了組合推薦;另一方面，根據(jù)以往的推薦算法，我們將馬爾科夫邏輯網(wǎng)絡(luò)模型引入到推薦算法中，構(gòu)建推薦模型，并通過實驗結(jié)果對算法進行了評估。同時，本系統(tǒng)采用J2EE架構(gòu)技術(shù)和基于B/S的三層體系結(jié)構(gòu)模式來對整體框架進行搭建
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