基于CF面向对象的电子商务推荐系统

在关联规则、协同过滤的基础上提出了面向对象的推荐系统.根据客户特点进行分类,采取不同模式挖掘算法,提出面向对象的协同过滤算法,为客户提供个性化的服务,从而提高电子商务推荐系统的推荐质量.通过设计实验,对算法质量进行度量和分析.     

电子商务网站中推荐系统的应用

随着Internet的普及,电子商务正以令人难以置信的速度蓬勃发展.新的商业环境在为企业提供新的商机的同时,也对企业发出了新的挑战.以客户为中心的客户关系管理是电子商务环境中企业吸引和留住顾客的致胜法宝之一.怎样在电子虚拟世界中吸引新的客户,一方面,企业能够提供满足用户个性化的产品和服务;另一方面,要引导客户从众多的产品中容易地找到自己喜爱的东西.近年来兴起的推荐系统成为解决这些问题的重要途径之一.推荐系统(Rec-ommender System)是根据用户个人的喜好、习惯来向其推荐信息、商品的程序.     

基于交互历史的三维家居个性化推荐与虚拟展示

为了满足家居设计的个性化需求,将个性化推荐算法引入移动交互式三维家居个性
化设计系统中,提出了基于交互历史的协同过滤推荐算法. 首先,分析了用户的历史交互行
为,构建了一个新的用户兴趣度量度模型,将用户的交互行为转换成用户兴趣度矩阵. 然后,
综合考虑了家具单品的时效性和资源关联特性,并将这两种特性引入协同过滤推荐算法的生
成推荐过程中,以提高推荐质量. 最后,将系统推荐的家具单品应用到三维虚拟家居设计场景
中,通过对场景个性化编辑与虚拟展示,完成家居的个性化设计. 实验结果表明,该方法是可
行的,能有效提高推荐质量,具有较好的用户体验和视觉效果.     

艾滋抗病毒治疗“中国方案”获优化

正"依非韦伦"是世界卫生组织推荐的艾滋病抗病毒治疗一线用药,世卫组织指南迄今沿用的推荐剂量为每日600 mg。据悉,该药从2005年起纳入中国免费治疗目录,目前约有26万名中国患者使用含"依非韦伦"的治疗方案。此前研究发现,"依非韦伦"副作用是神经毒性大,还会引起血脂升高。因此,通过研究了解"依非韦伦"对中国患者的个性化疗效、不良反应及毒副作用的发生机制     

意见挖掘结合图分类器的图书个性化推荐系统

针对目标用户所感兴趣的图书具体特征,开发了一种基于意见挖掘技术结合图分类器的图书推荐系统.首先,基于图的分类器技术对图书条目进行分类;然后,挖掘出图书条目的评价信息,并根据评价内容判定评价的正反面;最后,结合两组技术实现图书的个性化推荐.通过实际案例的数据进行计算,以精确率和召回率评价依据进行综合评价,结果证明了提出的推荐系统的可行性和实用性.     

结合用户偏好和项目属性的网络结构推荐算法

针对基于网络结构的推荐算法在资源分配过程中采用平均分配方式,产生的推荐结果个性化程度低的问题,提出了一种结合用户偏好和项目属性的网络结构推荐算法。通过用户评分数据和用户对项目属性偏好程度计算用户偏好相似度,在资源分配过程中根据用户偏好相似度调整资源分配方式,使其更加合理,产生更好的个性化推荐结果。Movie Lens数据集上的实验表明,所提出的推荐算法相比于其它算法,显著提高了准确率、召回率、多样性,降低了推荐项目的流行度。     

基于用户偏好的个性化网络广告推荐专利技术综述

在大数据时代的背景下,网络广告的点击量呈现明显的长尾特性,即大量的广告并不能被用户接触,少量的被用户接触到的广告也并不能真正满足用户自身的需求,而个性化推荐技术的发展为解决网络广告中存在的长尾问题提供了一种重要手段。本文首先介绍了基于用户偏好的个性化网络广告推荐技术的发展历程,然后分析了其中重要的技术分支及其发展状况,最后对个性化网络广告推荐领域的重要申请人的专利申请及其技术演进做了进一步的分析。     

基于声誉计算的可信O2O服务提供商推荐方法

O2O电子商务近年来发展迅猛,然而部分O2O服务提供商存在不能诚信经营的问题.面对浩如烟海的O2O服务提供商,用户难以做出对自己有利的选择.针对这一问题,提出一种基于声誉计算的可信O2O服务提供商推荐方法.该方法根据用户服务评价矩阵计算用户对服务的加权评价,产生用户对商家的综合评价,进而得到用户商家综合评价矩阵.结合商家声誉,计算用户之间的O2O服务提供商偏好相似性,然后进行推荐.与现有的推荐方法相比,所提出的推荐方法能更有效地对O2O服务提供商的服务质量和经营是否诚信等问题进行过滤,同时考虑用户的偏好属性,具有更高的推荐准确度和更强的抗欺诈能力.     

基于关联规则的电子商务推荐系统研究

电子商务网站可以使用推荐系统分析客户的消费偏好,向每个客户具有针对性地推荐商品．推荐系统在帮助了客户的同时也提高了顾客对商务活动的满意度．本文首先对基于关联规则的推荐系统的相关知识进行了讨论,提出基于项目支持度的关联规则推荐算法,并通过实验验证该算法的可行性．在此基础上对基于关联规则推荐系统的结构进行了研究．     

一种基于椭圆曲线的代理签名方案

分析了椭圆曲线的构造方法,提出了一种基于椭圆曲线的代理签名方案.比较分析表明:该方案具有计算量低、安全性强和签名速度快等特点,在电子商务和网络安全中有广泛的应用价值.     

协同过滤推荐算法专利综述

在信息化爆炸的时代,面对海量信息人们往往无法快速确定自己真正需求的信息,推荐系统及其相应的推荐算法应运而生,协同过滤推荐算法的出现标志着推荐系统的产生。协同过滤算法包含基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法,能够实现个性化推荐、处理复杂的非结构对象、新异兴趣的发现,且随着时间推移性能提高、自动化程度高。     

电子商务与物流管理的互动作用

<正>一、电子商务概述1.电子商务的含义。电子商务的具体含义是指进行电子商务交易的商家双方借助Internet技术或各种商务网络平台,完成商务交易的过程。这些过程包括:发布供求信息,订货及确认订货,支付贷款及票据的签发、传送和接收,确定配送方案并监控配送过程等。一个电子商务过程涉及到信息流、商流、资金流、物流四个环节。     

个性化推荐系统研究分析

互联网技术的发展及用户的个性化需求是推荐系统产生的背景,其根据用户的兴趣点及行为轨迹,为用户在海量信息中精准推荐用户所需要的信息,是机器学习、数据挖掘、知识发现等技术的结合体。基于此,介绍推荐系统的主要算法、评价方法、开源项目。     

基于“互联网+”的个性化教学在计算机基础教学中的实践

介绍了在"互联网+"教学环境下,计算机基础课程采用个性化和协作化相结合的教学实践的过程及在实践中存在的问题.利用网络平台实现分层次和协作探究式教学,通过对学生学习过程的调查和分析,制定出个性化的学习方案和协作方式.在各个学习环节中,真正做到因材施教,取得了良好的教学效果.     

个性化图书推荐系统研究

随着互联网技术的飞速发展,网络信息资源越来越多,人们通过利用传统的搜索引擎很难获取自己感兴趣的资源,如何快速的获取用户感兴趣图书信息,成为当前急需解决的问题,本文采用基于内容的个性化推荐技术,对用户浏览的图书进行特征提取,并通过相似度计算,把用户最可能感兴趣的图书资源推荐给用户。     

基于关联规则的超市购物个性化推荐研究

【目的】优化因消费者需求改变而受到局限的传统方法。【方法】通过收集沃尔玛超市两个时段9 835名顾客的消费数据，使用Apriori算法对数据进行挖掘和分析，得到3种推荐方法，分别为按商品销售排名推荐最畅销的前N件商品、根据Apriori算法挖掘出的关联规则进行商品捆绑销售、根据定义的强关联规则推荐系数来推荐商品。【结果】在运行程序后，发现后两种推荐方式挖掘出的关联规则商品不完全相同，且对相同关联规则商品的推荐度不同。【结论】推荐策略的实施将提高超市商品的销售量，有助于满足顾客的个性化需求。     

基于证书授权和基于身份的代理签名方案

基于因数分解困难问题假设,构造了一个新的基于证书授权的代理鉴名方案和基于身份的代理签名方案.新方案具有强不可伪造性、强不可否认性、可区分性、可验证性、原始签名者和代理签名者的身份真实性以及代理签名权的可撤消性等特点,弥补了现存的许多代理签名方案中不含有原始签名人和代理签名人的身份信息这一缺点,解决了原始签名者在线问题.新方案具有算法简单、效率高等特点,能够抵抗对代理签名方案的已知攻击,可以方便地应用于分布计算、移动代理以及电子商务和电子政务系统中.     

电子商务与物流管理的互动作用

一、电子商务概述 1.电子商务的含义.电子商务的具体含义是指进行电子商务交易的商家双方借助Internet技术或各种商务网络平台,完成商务交易的过程.     

基于项目特征分类与填充的协同过滤算法研究

网络化与信息化社会具有信息海量化和用户需求个性化的特点,如何通过有效手段过滤掉与目标用户不相关的信息,筛选出对用户有用、能满足用户需求的信息成为信息研究领域的重要课题。本文针对协同过滤中存在的评分数据稀疏性与推荐准确度问题,提出了一种基于项目特征值分类与空缺元素填充的协同过滤算法。实验结果表明,改进的协同过滤算法能有效的缓解评分数据稀疏性对推荐结果的负面影响,在一定程度上提高了推荐的准确度。     

电子商务公选课程的教学实践

<正>随着电子商务的飞速发展,电子商务人才匮乏问题也突显出来.按照教育部专业调整的精神,专业设置应该使学科在宽口径中体现特色,使学生在厚基础前提下有更多选择.目前,多数学生对电子商务感兴趣,部分学生还有网络创业的热情,但缺乏正确的引导,因此一门占用时间少、内容精炼且概括性强的电子商务课程是很有吸引力的.电子商务公选课课时相对较少,可以在不占用很多精力的基础上使学生了解电子商务,这对他们将来从事电子商务或从事相关的研究是很有益处的.