电子商务个性化推荐系统中协同过滤技术研究

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。     

协同过滤中相似度计算的一种改进尝试

协同过滤技术被广泛应用于各种推荐系统当中。协同过滤中的核心问题是相似度的计算,本文在介绍传统相似度计算方法的基础上,提出一种新的计算方法,以基于物品为例进行了实验,实验证明该方法在推荐精度上得到一定程度的提高。     

电子商务中的协同过滤推荐系统

协同过滤是电子商务推荐系统中最重要的技术之一。它使用统计技术搜索目标客户的若干最近邻居,并根据最近邻居对商品项目的评分,预测目标客户对商品项目的评分,由此产生目标客户的推荐列表。给出协同过滤推荐系统的处理过程,包括数据表示、最近邻居集的产生和推荐列表的形成,在此基础上分析了协同过滤推荐系统存在数据稀疏、推荐质量、扩展性等问题,最后介绍了协同过滤推荐系统当前的研究进展。     

移动网络环境下个性化信息推荐算法研究

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。     

基于浏览数据的个性化推荐方法研究

本文首先简要介绍了电子商务个性化推荐系统的提出和基于用户的协同过滤推荐方法;然后针对当前推荐系统的缺点提出了基于用户浏览数据的协同过滤推荐方法,此推荐方法不但可以在一定程度上避免传统协同过滤方法的弊端,而且能为用户提供更高质量的推荐;最后简单评述了电子商务个性化推荐领域所面临的挑战及需解决的问题。     

电子商务推荐系统中协同过滤推荐方法的研究

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。     

基于词向量的图书馆图书推荐模式研究

个性化推荐算法中,传统的协同过滤算法通常存在数据稀疏和计算复杂的问题,造成实际推荐效果不够理想。据此,针对图书馆图书推荐问题,提出了基于词向量的图书推荐算法,实验中通过和传统的协同过滤算法对比,基于词向量的方法不管是在计算图书相似性还是实际推荐效果均显著提升。     

电子商务系统中协同过滤推荐算法研究

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。     

基于web日志数据挖掘的电子商务推荐系统

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。     

基于大数据的在线就业课程推荐系统

针对目前在线教育与网络招聘的发展情况,通过对现有平台运营模式的分析研究,提出构建基于大数据的在线就业课程推荐系统。本文详细阐述了在大数据时代通过数据分析将在线教育与网络招聘融合发展的前景及必要性,最后通过实验,运用Apriori算法和协同过滤算法对真实的在线学习数据,网络招聘数据以及个人信息进行关联规则挖掘,提供个性化课程岗位推荐,得出在大数据背景下在线教育与网络招聘融合发展是未来准确方向的结论。     

基于用户的协同过滤推荐技术

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。     

论电子商务平台个性化推荐的实现

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。     

大数据时代电子商务个性化推荐发展趋势

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。     

电子商务中个性化智能推荐技术研究

分析归纳不同推荐技术的优点与不足,在现有的混合推荐技术上提出了一种基于用户兴趣聚类的协同过滤推荐改进技术。     

基于隐性评分的微博关注推荐方法研究

当前微博已成为网民互相传播和获取信息的一个主要平台。随着微博用户数据的急剧增长,海量的数据使用户无法获取其感兴趣的信息,如何向用户进行更精准、高效的个性化推荐,是微博取得效果的关键。协同过滤推荐算法是目前被广泛采用的算法,它的基础是用户对项目的评分数据,而微博用户对其关注对象进行直接评分,从微博用户行为如"@提醒"、"转发"、"评论"等推进,可以更好地发挥微博精准推荐的功能。     

基于协同过滤的推荐系统算法研究

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.     

电子商务中协同过滤推荐技术研究

协同过滤推荐是电子商务推荐系统中应用最成功的技术,很大程度上决定了推荐系统的推荐质量。文章主要介绍了目前应用较广的几种协同过滤推荐技术,并对这几种推荐技术的存在的问题进行了分析。     

基于协同过滤和关联分析的图书推荐系统

高校图书馆系统与商业系统相比,普遍存在用户信息少、项目评分严重缺失的问题,极大地影响了个性化推荐的准确率。构建某高校近200名学生图书借阅记录作为算例,利用多维属性间关联规则数据挖掘技术,采用协同过滤算法、关联算法对不同用户群体图书借阅数据进行分析,探索具有针对性的图书推荐服务策略,提升图书馆服务能力。     

基于协同过滤个性化推荐算法的综述

互联网的发展是呈爆炸式的,无论是用户数量还是信息数量。现在的时代是大数据时代,这个时代的问题已经不是苦于没有数据,没有信息的时代。而是在这么多的数据中找到有用的数据,挖掘潜在的信息的时代。个性化推荐,本质上来说,是为了解决信息的超载问题。当一个用户搜索一个产品或者一条信息,如何在茫茫信息海中提供给用户的商品恰是用户感兴趣的,可以帮助用户减少不必要的时间去筛选用户不感兴趣的东西。本文主要介绍在众多推荐算法中最常见的协同过滤的研究现状,推荐算法,优缺点等问题。通过简单的例子让大家明白协同过滤的主要思想。     

耦合云环境多维情景的大数据知识服务推荐机制

针对大数据知识服务的情景推荐问题,将情景信息引入个性化推荐过程,结合云计算技术提出一种耦合云环境情景的大数据知识服务推荐机制。实验表明,该方法获得了比传统推荐方法更低的MAE值,可应用于大数据知识服务个性化推荐。