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。     

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。     

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。     

智能推荐技术在电子商务中的运用

互联网应用的普及，在推动了电子商务迅速发展的同时，也造成了信息的过载。推荐系统帮助消费者在海量的商品信息中得到有价值的购买建议，并相应地提高了销售业绩，因此在电子商务中具有良好的应用前景。本文针对电子商务个性化推荐系统中几种常见的推荐技术进行了研究和比较。     

电子商务推荐系统研究综述

在电子商务迅猛发展的今天,越来越多的电子商务企业将推荐系统引入企业应用。本文比较了推荐系统中几种常用的推荐算法,在总结它们使用范围和优缺点的基础上,指出了电子商务推荐系统未来的发展方向。     

电子商务推荐系统综述及发展研究

本文在现有文献的基础上给出了推荐系统的定义及其发展历史,比较了推荐系统中的几种常用的推荐算法及其优缺点,总结了推荐系统的体系结构和未来研究的重点,难点及其热点,最后论述了电子商务企业在实际应用中如何利用推荐系统带来价值。     

Web使用挖掘在电子商务个性化服务中的应用

阐述了目前研究最深入的Web数据挖掘技术——Web使用挖掘,Web使用挖掘在电子商务服务中的应用价值,提出了基于使用挖掘的电子商务推荐系统,详细分析了电子商务个性化推荐系统的模式和步骤。     

AP1000常规岛电气设备纳入DCS系统配置方案分析

本文对国内目前常规火电厂普遍采用的电气系统纳八DCS监控系统的几种方式进行了阐述,并进行了技术、经济分析比较,推荐常规岛电气设备纳入DCS监控采用半通信方案.     

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。     

配电自动化通信系统之我见

农村配电网自动化建设中的一个关键问题是通信系统如何构建。该文通过分析目前在农网配电自动化建设中的几种通信模式及其在配电自动化建设中的优缺点，提出了农村配网通信系统的建设原则与要求，推荐了几种不同功能需求的系统采用的通信方式。     

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。     

电子商务个性化推荐系统综述

目前我国已经迎来了电子商务蓬勃发展的时代,然而面对海量的商品,客户难以及时地找到符合心意的商品。在这种情况下,只有借助于电子商务个性化推荐系统,电子商务系统才能准确及时地发现用户的购物需求,并为其提供相关的产品的信息,同时还能在最大程度上挖掘用户的潜在需求。协同过滤技术是目前个性化推荐系统中广泛使用的、最成功的推荐算法之一,但也仍然存在许多问题,需要进行改善。     

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。     

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。     

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。     

网络推荐系统和长尾现象

随着生产技术的进步、互联网的发展和供需渠道的不断完善,长尾理论正被越来越多的企业所重视并加以利用。网络推荐系统作为一种营销工具在突破供需瓶颈上发挥着至关重要的作用。本文通过界定网络推荐系统的含义,论述长尾理论的内涵与助推长尾的三种力量,说明网络推荐系统对长尾现象的影响,希望能够帮助了解推荐系统与长尾现象的关系并得到进一步的重视。     

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。