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基于用户的协同过滤推荐技术 总被引:1,自引:0,他引:1
随着因特网普遍使用和电子商务迅猛发展,推荐系统已成为重要研究领域,人们对推荐技术作了广泛的研究。个性化的推荐系统以个性化方式向用户推荐商品,帮助用户找到他们所需要的商品,并便捷地完成购买过程。介绍了电子商务系统中的协同过滤推荐技术,详细分析了基于用户的协同过滤推荐算法,同时指出了它的优点和缺点。 相似文献
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论文分析了电子商务推荐系统所应用到的协同过滤技术,并针对传统的基于用户的协同过滤推荐系统中所存在的数据稀疏性、算法的可扩展性、冷启动等问题,提出了改进的LSI/SVD降维、特征加权、用户的筛选等协同过滤推荐方法。 相似文献
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在信息量越来越大的今天,基于各种推荐技术的个性化推荐系统应运而生,为了使用户及时从大量数据中得到所需信息,电子商务个性化信息推荐服务应运而生。协同过滤推荐技术作为目前最成熟、最成功的推荐技术,得到了广泛的应用。协同过滤通过收集用户的兴趣爱好,及其他用户的评分信息计算用户间的相似度,从而进行推荐。然而由于数据稀疏度、冷启动、算法的可扩展性问题严重影响了推荐的准确度,推荐系统的应用和推广遇到了瓶颈。 相似文献
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针对电子商务发展的需求,本文通过对协同过滤推荐算法的文献综述,提出传统过滤算法无法适用于用户多兴趣下的推荐问题进行了剖析,提出了一种基于用户多兴趣的协同过滤推荐改进算法,分析了基于用户多兴趣的协同过滤推荐算法的电子商务系统。 相似文献
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随着全球定位系统的发展,移动网络环境下信息服务越来越受到用户的关注。目前,由于信息过载现象严重,个性化推荐算法可以自动为用户推荐其感兴趣的信息,并过滤掉冗余的信息。鉴于此,本文基于传统的协同推荐算法进行改进,提出了融合奇异值分解法和相似度计算法的协同过滤算法,实验结果表明,通过构建移动网络环境下的个性化信息推荐系统,取得了较好的推荐效果。 相似文献
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在对目前电子商务个性化推荐系统评析和总结的基础上,得出现在推荐系统在语义方面存在不足,主要包括用户个性化信息收集不全面、不准确和兴趣模型更新麻烦等;然后提出了基于本体的用户兴趣模型OBUIM,由PersonalI、PersonalDO和RefO构成;最后给出了基于OBUIM的电子商务个性化推荐模型并详细阐述了各层的工作机制。 相似文献
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互联网企业飞速发展,如今已慢慢步入大数据的时代,用户在电商平台的选择急剧增加,为了提升用户体验、提高用户留存率和促进用户下单,各大电商平台都推出了各自的个性化推荐系统。个性化推荐算法的基本原理有基于内容的推荐、协同过滤和混合过滤等,由于算法的复杂化和不同电商平台的各自业务特点,不同平台的底层算法也有所不同。本文首先介绍了个性化推荐系统的概念及其发展历程、个性化推荐算法原理及分类,论述了电商平台个性化推荐系统的实际价值与实现。本文还以拼多多、小红书、京东三大电商平台为例,分析其个性化推荐系统的具体实现方式,阐述了个性化推荐系统面临的挑战和未来趋势,最后得出结论。 相似文献
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本文在识别获取有效情境的基础上,研究了泛在环境下引入情境因素的基于图书馆用户和资源的协同过滤推荐系统的模型建立,并结合移动数字图书馆领域,实现移动数字图书馆的情境推荐,从而为图书馆用户提供个性化的信息推荐服务. 相似文献
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本文主要是运用协同过滤算法(简称CF算法)来研宄交互式问答问题。一是将交互式问答系统中非结构化问题答案进行结构化建模;二是按问题一答案的模型来建立基于协同过滤推荐算法,计算用户问题与系统中问题答案的最佳匹配度,从而向用户提供更加合理和有效地个性化推荐;最后对回答系统中的主要流程与模块进行了分析。 相似文献
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Web数据挖掘是从Web文档和Web活动中发现并抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统可以满足电子商务未来发展趋势的需要。在本文中依据效率和准确性,建立了一个推荐系统模型,并对系统中各个模块功能及它们之间相互协调工作做了详细的描述;深入研究了电子商务推荐系统所使用的推荐算法,重点讨论了目前使用最为广泛的协同过滤推荐算法;在上述研究的基础上设计了基于聚类的协同过滤推荐系统,并对k-means聚类算法进行了改进;给出了系统试验结果,并对结果做出解释和评价。 相似文献
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目前文献中对于电子商务个性化研究多集中在传统理论层面,且大多探讨基于内容推荐方法和基于协同推荐方法,而对大数据时代下的个性化推荐的研究相对很少。本文通过研究大数据的数据挖掘方法及电子商务的发展,试图探讨个性化推荐的方法,最后探讨了大数据背景下电子商务个性化推荐服务的发展方向。 相似文献
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随着社会化网络服务和电子商务的发展,用户的消费内容和形式日趋多样化,且具有一定的时变性,这对电子商务系统的协同推荐技术提出了更高的要求。本文从三个方面综述了电子商务协同推荐技术研究现状:一是传统的协同推荐技术;二是基于用户兴趣变化的协同推荐技术;三是社会网络视角下的协同推荐技术。接着分析了电子商务协同推荐技术研究存在的问题和进一步研究方向,希望为国内相关学者研究提供参考。 相似文献
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随着电子商务的迅速发展,越来越多的顾客选择网上购物,如何让用户在海量信息中快速而准确地找到合适的产品,做出购买决定是一件很难的事情.个性化推荐技术能够较好的解决此问题,它通过分析顾客相关信息,向用户推荐感兴趣的产品,以便做出最后的决策.本文分析国内外个性化推荐技术研究现状,着重介绍协同过滤推荐技术存在的冷开始、数据稀疏... 相似文献
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针对大数据环境下的并行推荐问题,提出一种面向云计算的大数据协同过滤并行推荐方法,基于云计算思想实现了协同过滤两个核心步骤基于用户-项目评分矩阵计算相似度、基于相似度评分预测的四次MapReduce化并行化推荐,最后进行了实验设计。 相似文献
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在网络购物日益风靡的今天,怎样提供优质的个性化服务是当今电子商务系统的核心内容,而协同过滤推荐则是当今发展最成熟且最成功的推荐系统.本文将全方位介绍协同过滤推荐的内容、研究成果以及协同过滤算法中出现的问题,并提出协同过滤算法进一步发展的方向. 相似文献
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通过关联规则推荐算法能够及时准确地计算出符合用户需求的商品,为客户提供良好的购物体验。论文对电子商务协同过滤推荐系统中的关联规则挖掘算法进行了分析与研究。 相似文献