电子商务推荐系统中推荐技术研究

本文简要地介绍了电子商务推荐系统的概念、作用和构成，详细地论述了电子商务推荐系统所采用的推荐技术，并对这几种推荐技术存在的问题进行了分析。     

电子商务个性化推荐系统分析与设计

本文从对电子商务推荐系统的需求分析入手,通过分析系统的用户流程、数据流,分析并设计了一个电子商务推荐系统原型,为实际系统的开发提供理论指导。     

推荐系统及其相关技术研究

在介绍推荐系统的定义和分类的基础上,深入讨论现有推荐系统普遍存在的问题,并提出了相应的改进策略:结合上下文信息;支持基于多标准推荐算法;在保证推荐精度的同时兼顾推荐的多样性;加强交互界面设计,提高系统逻辑的透明度;支持包括推荐包在内的多种推荐模式.我们相信这些策略有助于提高推荐质量,激发用户的参与度,从而增强推荐系统的实际可用性.     

基于web数据挖掘的协同过滤推荐算法

随着电子商务的发展状大,缺乏个性化服务成为制约电子商务发展的关键问题。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。本文以一组数据为实例阐述了基于web数据挖掘的协同过滤推荐算法是如何进行数据表示、近邻查询以及推荐产生这三个阶段的有效实施的。     

一种基于对话的电子商务推荐系统

提出了一种基于AIML的自然语言对话型的智能电子商务推荐系统.首先通过构建用户模型,对某类特定用户生成相应的产品推荐列表,从而完成系统对用户的首次产品推荐;其次通过引入AIML人工智能标记语言,构建专家知识库,通过系统与用户之间多次的自然语言交互,找到用户的兴趣点,修正首次的产品推荐列表.这种系统通过交互能力的改善和产品推荐准确性的提升,可以提高用户的满意度.     

浅谈基于推荐的电子商务系统

本文首先介绍了目前常用的一些推荐技术，然后着重介绍了相关推荐技术在电子商务中的应用。旨在根据用户以往的购买记录，为用户推荐适合的商品，节省用户的时间，提高购买力。     

混合推荐技术在Web挖掘中的研究

协同过滤算法是至今最成功的个性化推荐技术之一,被应用到很多领域中。但传统协同过滤算法不能及时反映用户的兴趣变化以及类似特征用户对用户相似度的精度具有影响等因素,针对这个问题,提出了一种混合推荐技术。实验表明,推荐系统的推荐质量得到显著提高。     

基于用户协同过滤的图书推荐系统的设计与实现

协同过滤挖掘是利用具有相似喜好的读者或相似的物品来实现相关推荐的信息挖掘。通过深入挖掘图书馆书籍借阅中记录的信息，提出了一个基于用户协同过滤技术的图书推荐系统的设计与实现方案。实验结果表明该系统具有较为准确的预测功能，对图书推荐工作具有较好的参考价值。     

基于协同过滤的高校推荐选课系统的设计与实现

为了克服学生在选课过程中的盲目性,高校在考虑学生专业、偏好以及学习程度等方面的基础上,普通使用选课系统为学生推荐适用课程.但目前的高校选课系统中缺乏个性化课程、选课效率过低,本文提出了一种基于协同过滤的高校推荐选课系统的设计与实现.经过实验表明,该系统完全能够解决选课系统的个性化推荐问题,在增强课程资源利用率的基础上,极大的调动了学生的学习兴趣,并进一步提高了高校学生的选课质量.     

基于用户浏览行为挖掘的电子商务个性化推荐系统

本文介绍了电子商务个性化推荐系统，在此基础上提出了一种新的基于用户浏览行为进行数据挖掘的个性化推荐系统模型，并给出了详细的挖掘流程及实现算法。     

电子商务推荐系统的应用研究

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。本文简要的介绍了电子商务推荐系统的概念及其分类,详细地论述电子商务推荐系统所采用的推荐算法及其实现。     

推荐算法综述

推荐是解决互联网信息过载的主要途径之一,已被广泛应用于电子商务等多个领域.尽管已存在多种推荐算法,建造出更加智能、更加鲁棒的推荐系统仍面临诸多尚未解决的难题,推荐方法的研究仍是智能信息处理的研究热点.文章首先阐述了推荐方法的研究背景、研究意义,之后分别介绍了协同过滤推荐算法、基于内容的推荐算法、基于图结构的推荐算法和混合推荐算法,分析了各类算法的优点与不足,最后总结了主要的评价方法以及面临的主要问题,提出了改进的方法和未来可能的研究方向.     

基于客户行为和兴趣变化的电子商务推荐系统

目的改善传统协同过滤推荐系统,提高推荐结果的准确性。方法采用混合推荐方法,将客户对商品的显式评分和客户的访问行为相结合,并借鉴心理学遗忘规律,引入指数遗忘函数,将客户评分数据的重要性依据时间逐渐衰减,以此来反映客户的兴趣变化。结果设计了基于客户行为和兴趣变化的混合推荐模型,给出了客户兴趣数据的获取方法和考虑客户兴趣变化的推荐方法。结论该方法在推荐结果的准确性上要优于传统的协同过滤推荐。     

一种混合推荐系统的设计与应用

针对B2C网上购物的实际背景和要求,设计了一个运用多种技术相结合的个性化推荐系统模型,这种推荐模型既能有效解决单独关联规则推荐不适合同类产品推荐问题,又能有效解决协同过滤算法不适合异类产品推荐问题;既能有效处理电子商务中产品种类和类别层次繁多的产品推荐问题,又能加快推荐速度,在电子商务系统中具有良好的推荐效果和应用价值.     

基于协同过滤的电子商务平台个性化推荐模型的设计与实现

电子商务平台是一种新型网络交易平台,在该平台上进行信息推送可以提高交易完成的速度,促进交易量,传统的推送方式都是直接将信息推送给客户,内容庞大,且绝大多数与用户需求不相关,推送效果不好。为了解决此问题,基于协同过滤手段设计了一种新的电子商务平台个性化推荐模型,首先设计了推荐模型框架,该框架由数据层、应用层和推送层三部分组成;然后研究了模型的工作流程,介绍了网络数据分析、在线推荐、推荐过程实现三个流程;接着阐述了电子商务平台的Apriori算法和Clique算法两种推送算法,从产品分类、产品信息和产品属性三个角度分析了该模型的实现;最后通过与传统模型的对比实验验证了本文设计模型的可行性,由实验结果可知,该模型能够精准地匹配出用户信息和产品信息,并对其进行匹配,从而完成推送。     

推荐系统中协同过滤技术的研究

目前推荐系统中应用最为成熟的技术为协同过滤推荐技术,但是随着用户和资源数量的日益增多,协同过滤推荐技术的问题愈发明显。数据稀疏性是实尚未解决的问题,本文通过在计算相似性时考虑到项目的重复因素,提出了一种优化后的协作推荐算法。最后通过实验证明了优化后算法的有效性。     

基于Agent和推荐技术的网络教学模型研究

通过分析目前网络教学系统的不足,提出一种基于Agent和推荐技术相结合的网络教学模型.该模型通过Agent动态收集用户兴趣爱好,分析学生的学习行为,生成用户的兴趣模型,然后使用协同过滤技术将相关的资源推荐给其他用户.模型充分发挥了教师在教学中的作用,教师和学生之间可以互相推荐学习资源,提高了用户之间信息资源的共享和交互能力,提高了系统的个性化服务水平.     

电子商务中的商品推荐系统

对于迅速崛起的各种电子商务网站来说,为了促进网站发展和增加经济效益,吸引新客户并留住老客户是一种有效的手段.设计和实现高效的商品推荐算法是各大网站最为关注的技术之一.在电子商务网站中常见的一种推荐方式是以广告的形式在边栏推荐商品.目前,商品推荐系统根据推荐算法分为基于内容、协同过滤和混合的推荐系统.然而,现有推荐算法在电子商务网站的实际应用中正面临挑战,包括推荐结果的多样化、个性化和智能化以及时效化.现有算法需要不断改进来解决这些问题,从而完善电子商务推荐系统.     

改进的个性化推荐算法

协同过滤技术是个性化推荐系统中最早也是最为成功的技术之一。但是随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加，整个项目空间上用户评分数据极端稀疏，传统的CF（协同过滤）方法均存在各自的不足。本文分析了传统cF算法中存在的问题，对其相似性计算方法进行了改进，提出了一种优化的cF算法。实验结果表明，该算法同传统CF算法相比能显著提高推荐精度。     

基于Android的音乐推荐系统的设计与实现

大数据时代,信息爆炸式增长,网络资源面临信息过载问题。如何能够有效获取所需信息,推荐系统应运而生。基于Android的音乐推荐系统主要实现用户管理、音乐推荐、音乐搜索等功能。尤其是音乐推荐,能够根据用户的兴趣或喜好自动推荐歌曲,有利于向用户推送长尾音乐。系统经过测试,功能基本实现,能够满足用户听音乐的兴趣或喜好需求。