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。     

电子商务个性化推荐技术研究

个性化推荐是电子商务推荐系统中最核心、最关键的技术,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。文章主要介绍了目前应用较广的几种推荐技术,并对这几种推荐技术的优缺点进行了比较和分析。     

基于ART的电子商务推荐系统的研究与实现

本文提出了一种基于关联规则挖掘和神经网络的新的电子商务推荐机制,该推荐机制能够很好的将根据用户特征推荐和根据用户购买行为进行推荐这两种推荐方式相结合,推荐较为合适的商品,并且在该推荐技术的基础上实现了一个原型的电子商务推荐系统,以验证该推荐技术的可行性及应用性。     

电子商务个性化推荐技术与应用研究

个性化推荐技术是电子商务最重要的技术之一。本文阐述了目前流行的推荐技术的基本思想、特点及其评价标准,然后探讨推荐技术的研究和发展方向。     

电子商务协同推荐技术研究综述分析

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。     

电子商务推荐系统

介绍了电子商务推荐系统的概念、功能和技术，详细的论述了电子商务推荐系统所采用的推荐技术及其优缺点，介绍了电子商务推荐系统的实现方式和几个具有代表性的推荐服务系统，最后指出了电子商务推荐系统的存在的问题及下一步的研究方向。     

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。     

电子商务推荐系统中推荐技术研究

随着电子商务的不断深入发展,电子商务推荐系统的应用更加广泛。文章主要介绍了目前应用较广的几种电子商务推荐系统中的推荐技术,并对这几种推荐技术存在的问题进行了分析。     

基于协同过滤推荐技术的个性化网络教学平台研究

协同过滤推荐技术是推荐系统中最核心的技术之一,也是目前应用最广泛、最成功的技术。在本文中,研究如何将协同过滤推荐技术借鉴过来,并就冷开始问题、稀疏问题和新兴趣发现问题对现有的协同过滤推荐技术进行改进,以达到实现网络教学平台个性化的目的。     

CtoC电子商务站点中的个性化推荐技术

个性化推荐技术在现代电子商务站点中的应用越来越大,尤其对于CtoC电子商务站点而言更是如此。本文首先论述了CtoC电子商务站点中的个性化推荐技术特点,如必须为匿名购买者提供推荐内容,应该使用图片等多媒体信息和关键词结合的推荐内容,只负责内容推荐而不负责辅助交易行为的完成等。最后,结合用户兴趣模式表达方式和个性化推荐技术的应用领域,说明了未来的发展前景和展望。     

基于内容的推荐技术研究

信息过载是目前互联网及电子商务发展的严重障碍。个性化推荐技术,尤其是基于内容的推荐技术可以很好地解决信息过载,受到了各界的关注。本文首先介绍了基于内容的推荐技术的背景,阐述了其基本思想和方法,并分析了基于内容的推荐技术的优缺点,总结了基于内容的推荐系统的性能评价指标,并就其未来的研究方向提出了自己的见解。     

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。     

电子商务推荐系统的应用

本文简要的介绍了电子商务推荐系统的概念及其作用,详细地论述电子商务推荐系统所采用的推荐技术及其实现。     

B2C电子商务网站个性化推荐技术的研究

本篇文章在分析B2C电子商务网站特点的基础上介绍了协同过滤技术在B2C电子商务网站个性化推荐系统中的应用,并且对常用的几种推荐技术进行了简单的对比,最后介绍了矩阵因子技术在向用户进行推荐中的应用。     

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。     

电子商务推荐系统研究综述

本文简要的介绍了电子商务推荐系统的概念、作用和构成,详细的论述了电子商务推荐系统所采用的推荐技术及其优缺点,最后指出了现有电子商务推荐系统的研究热点和难点。     

基于信任机制的电子商务个性化推荐技术研究

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...     

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。     

图书馆推荐图书体系的数据挖掘研究

针对当前数字图书馆大部分无法向用户提供准确的个性化图书推荐服务的不足．本文分别从智能图书馆图书关联规则推荐技术、关联规则定义及算法以及智能图书馆图书推荐系统结构框架设计等角度对图书馆推荐图书体系进行深入分析和探讨。     

国内旅游推荐系统研究进展

互联网技术的普及以及电子商务网站的兴起,在线旅游信息搜索已经成为旅游者制定出行计划的主要途径。但随着在线旅游信息的大量增多,旅游者面临这些爆炸式的旅游信息已经无法做出决策。而旅游推荐系统就是解决信息过载的良好途径。文章通过对国内旅游推荐系统的相关文献进行收集和整理,对旅游推荐系统的研究与设计进行概述,并对旅游推荐系统的方法与技术进行了归纳与整理,并对旅游推荐项目进行分类和综述,最后对旅游推荐系统未来研究的挑战和方向进行了分析,以期对有关学者了解旅游推荐系统的研究进展有所帮助。