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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。 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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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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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。 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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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。 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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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。 相似文献
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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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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。 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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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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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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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