基于关联规则的推荐系统在电子商务中的应用

电子商务的发展加剧了企业的竞争。为了充分应用商务网站的信息,本文提出了建立基于关联规则的电子商务的推荐系统;探讨了电子商务推荐系统模型、生成关联规则和形成推荐集的过程。主要应用FP-Tree算法挖掘客户的行为模式和购买组合,根据用户的兴趣度和置信度产生相应的推荐侯选集,实现网站的个性化服务。根据挖掘的客户知识,网站可以制定针对目标客户的营销方案,从而提高客户的忠诚度,增加商务网站的赢利水平和竞争能力。     

个性化推荐系统综述

随着信息时代的不断发展,信息过载是目前互联网用户面临的一个严重问题,个性化推荐系统就是解决这一问题的重要工具。为了解国内对个性化推荐领域的研究现状与发展趋势,通过对相关文献进行收集处理并借用VOSviewer、Excel对发文量、发文期刊、发文作者、关键词进行现状分析,同时对个性化推荐系统的关键技术用户兴趣模型和推荐算法进行阐述介绍。最后指出了未来个性化推荐系统的挑战与研究重点。     

个性化推荐算法综述

本文就个性化推荐算法进行综述,以期为今后的研究提供借鉴。     

个性化推荐系统中Web使用挖掘技术的研究

Web挖掘技术在处理海量数据和稀疏数据上有着先天的优势,所以在推荐系统中Web挖掘技术得到了越来越广泛的研究和应用.文章从web挖掘的概念着手,介绍几种个性化推荐技术,并指出了推荐系统未来的研究热点和发展方向.     

个性化推荐系统中Web使用挖掘技术的研究

Web挖掘技术在处理海量数据和稀疏数据上有着先天的优势,所以在推荐系统中Web挖掘技术得到了越来越广泛的研究和应用。文章从Web挖掘的概念着手,介绍几种个性化推荐技术,并指出了推荐系统未来的研究热点和发展方向。     

我国B2C电子商务个性化商品推荐服务实证研究

优质的个性化推荐系统带来了巨大的经济价值和社会价值的同时,也能提高B2C电子商务在当今激烈的市场竞争环境下的存活能力。在简要介绍电子商务个性化推荐系统模型的基础上,详细分析比较了亚马逊、当当网、天猫三家B2C电子商务个性化商品推荐服务,最后对B2C电子商务推荐系统的进一步发展方向进行了展望。     

面向电子商务网站的个性化推荐系统

个性化推荐系统是电子商务个性化服务的核心技术,它是根据网络消费者的历史购买记录或当前浏览行为捕获其潜在偏好,进而为其推荐符合其当前偏好的商品。个性化推荐可以有效的过滤大量无关商品,降低消费者的选择成本,提高商品交易效率。本文立足于个性化推荐系统,分类总结了近年来提出的个性化推荐系统的核心思想,讨论了有代表性的研究成果,深入分析了个性化推荐系统亟待解决的基本问题,并总结展望了当今的发展方向。     

基于好友影响的个性化推荐模型

随着社交媒体的广泛应用,在电子商务行为中,消费者很大程度上的购买决策会受到他人因素的影响,尤其是好友的影响。本文提出了社交媒体网络下,用户评论和销量对于推荐模型的影响,建立了基于社交媒体中好友的评论的个性化推荐模型。通过从国内的社交网络中采集相关数据,对模型的效果进行了验证。     

基于文献计量的个性化推荐研究进展分析

个性化推荐有效缓解了大数据时代数据爆炸的现象,通过事先了解用户的潜在兴趣偏好,有针对性的提供符合用户实际需求的信息,从而提高用户的使用效率。本文通过文献计量的方法对2008年到2018年之间的有关个性化推荐的相关文献进行统计分析,分别从时间分布、期刊分布、关键词共现分析以及关键词聚类分析几个部分展开研究,以发现个性化推荐领域的主要研究热点问题与发展趋势,进而探讨未来研究的走向,为个性化推荐的发展提供依据。     

浅析电子商务推荐系统

随着互联网的普及和电子商务的发展,商品推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容,越来越多地受到研究者的关注。本文探讨了电子商务系统的构成、研究内容、研究现状,分析了目前有的推荐系统存在的缺陷和问题,提出了未来电子商务推荐系统研究的发展方向。     

基于深度学习的商品推荐系统研究

随着移动互联网和电子商务的快速发展,网上购物已经成为人们生活的一部分。商品推荐系统可以提升用户体验,同时增加商品销售量。深度学习技术更加精准的分析、计算用户曾经浏览或购买的商品,因此基于深度学习技术的商品推荐系统可以更加精准的为用户提供服务。     

基于用户-产品-标签三元关系的个性化推荐系统研究

本文主要是在张子柯,周涛,张翼成[1]研究的"基于用户-产品-标签三分图的整合扩散的推荐算法"的基础上进行改进,在用户-产品扩散过程中,使用用户对产品的评分等级进行加权扩散,在产品-标签扩散过程中,使用简单的平均分配扩散,然后进行用户-产品-标签三分图上的简单整合,最终把得分最高的一些产品推荐给用户,提高了推荐的效率和准确性。     

基于模糊聚类的数字图书馆个性化推荐系统方案设计

用户建模是数字图书馆个性化推荐系统中的关键技术,本文依据中图法对用户兴趣进行了建模,并通过Apriori关联规则算法挖掘了信息资源各类别间的关联,然后通过FCM算法对用户进行聚类分析得到目标用户的最近邻,在Top_n最近邻居集中通过协调过滤技术产生推荐。实验结果表明,本文提出的方案是可行的和有效的,也为创新数字图书馆个性化服务提供了一种新的思路。     

基于离散选择模型的推荐系统改进算法

准确地预估用户的点击率,并根据该概率对商品排序以供用户选择在推荐系统领域有着重要的意义。推荐系统中常用的因子分解机等机器学习模型一般只考虑用户选择单个商品的概率,忽略了候选商品之间的相互影响,离散选择模型则考虑将商品候选集作为整体进行考虑。提出了使用深度学习模型来改进离散选择模型,模型使用相对特征层、注意力机制等网络结构帮助深度学习模型进行不同商品间的特征比较,研究结果表明引入离散选择模型的深度学习模型表现优于梯度提升决策树、因子分解机等模型。     

一种基于物联网的智能花卉系统

本文介绍了一种新型基于物联网的智能语音花卉种植系统,以及该花卉系统的基本结构、工作原理、特点、细节等功能,具体阐述了这一新型智能语音花卉控制系统在人们居家生活中的重要作用,该花卉系统具有功能全面、自动控制、体积小、成本低等优点,解决了人们养花难、没时间专心照料花卉的问题,并对保护珍稀植物的培育提供设备基础。     

基于协同过滤在高校学习资源个性化推荐系统中应用研究

文章针对目前高校学习资源信息过剩问题而无法向学习者进行个性推荐资源。文章鉴于电子商务个性化推荐模型研究启示,尝试将协同过滤技术应用在高校学习资源中进行个性化推荐技术研究。文章分析了协同过滤技术个性推荐系统类型以及基于项目个性推荐系统模型流程,最后结合案例分析了基于项目协同过滤技术在高校学习资源应用整个流程;并针对协同过滤算法存在问题,提出了改进方法。     

基于聚类算法的视频推荐系统的算法研究

针对目前视频推荐系统功能少、推荐数据不全面,以及采集用户数据不全推荐能力弱,用户体验差等问题,提出了一种基于聚类算法的视频推荐系统算法。通过自主开发的聚类算法中的AP-聚类分层分析所获取到的不同的用户信息,以及不同的用户的视频的关注度信息,形成不同的用户视频信息聚类库,结合用户视频信息库中的历史数据,进行标签设置,自主进行计算权重,利用开发的聚类层进行用户对视频信息的喜好进行排序,生成喜好序列表,最后通过聚类分层模型计算出不同用户在聚类信息库中的喜好视频信息,进行标签和推荐。该算法成功的对不同用户的视频信息进行了标签和推荐,且推荐针对性较强,命中率较高,具有一定的学术研究价值和实际推广意义。     

基于云计算的信息推荐系统研究

通过对推荐系统和云计算技术的理论、技术问题进行研究,构建基于云计算的信息推荐系统,并对推荐系统中的推荐算法进行深入研究,利用云计算技术设计信息推荐系统,解决互联网中信息过载问题,为不同用户提供个性化的推荐服务,最后对云计算下的推荐系统的研究难点和发展趋势进行展望。