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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
刘晨晨  蒋国银 《计算机应用》2007,27(11):2863-2865
动态挖掘算法考虑顾客随时间变化的动态行为轨迹的特性,采取动态追踪,以顾客的动态行为轨迹为依据实现对顾客的个性化推荐。由于行为轨迹中时间段划分跨度对推荐源数据实用价值存在影响,故提出了时间约束定义,同时完成了该算法中自动学习功能的实现。实验结果表明,基于该算法的推荐系统有较高的推荐准确度。  相似文献   

2.
一种基于多层关联规则的推荐算法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
余小鹏 《计算机应用》2007,27(6):1392-1393
提出一种基于多层关联规则(MAR)的推荐算法,着重解决目前推荐算法的稀疏性问题和可扩展性问题。该算法采用多层关联规则挖掘用户对商品的偏好,并建立用户偏好预测模型。实验表明该算法性能优于其他推荐算法。  相似文献   

3.
基于内容过滤的农资电子商务推荐系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着农业信息化的发展,农业类网站已经成为农业用户、合作社和农资公司等获取信息的重要渠道.结合中国现代化农资经营电子商务平台,提出了基于内容过滤的推荐技术,采用四元组构建用户偏好模型,引入遗忘因子挖掘和更新偏好模型,并根据产品模型和用户偏好模型的相似度向用户推荐产品.实验结果表明,基于内容过滤的推荐算法可使农资电子商务平台的产品浏览率和购买率得到提高.  相似文献   

4.
随着WIFI实时定位技术的迅速发展,使得将WIFI实时定位系统应用于超市,便捷、准确地获得顾客的购物行为数据,从而分析顾客的偏好成为可能。提出区域吸引力的偏好性模型在考虑传统的区域通过次数因素的影响外,还充分考虑了区域停留时间因素和区域购买率因素对区域吸引力的影响。给出此模型下的顾客的偏好动线挖掘算法,算法可以根据每一步发生区域转移的概率统计得出顾客的偏好动线。实验结果表明所提出的方法是可行的,市场营销专家可以根据挖掘得到的偏好动线做出相应的决策。  相似文献   

5.
针对传统推荐系统追求推荐列表的准确率而忽略推荐的多样性以及数据集信息缺失等问题,提出了融合偏好度与网络结构的推荐算法。通过用户历史反馈数据分析用户偏好度,将偏好度与二部图随机游走推荐算法融合,初步得出项目推荐列表;利用用户-标签二部图,挖掘用户不跟随大众的喜好标签,得到推荐项目列表;根据模型融合得到最终的推荐结果。实验表明,新算法在保持较好精确率和召回率的情况下,有效提高了推荐的多样性。  相似文献   

6.
相比于单一整体评分,电商平台中使用的多准则评分包含了更为丰富的用户个性化偏好信息,因此,如何在推荐算法中有效利用多准则评分信息,成为多准则推荐系统提升推荐性能的一个重要问题.本文从挖掘用户准则偏好和商品准则特征出发,提出一种准则级的特征交叉推荐算法,算法基于多准则评分数据,结合信息熵理论和信任度计算,从多准则交互数据中挖掘用户偏好和商品特征,接着采用对连续特征离散化后进行嵌入的方式来增强算法的表达能力.同时,考虑到用户在使用多准则推荐系统辅助决策时,关注的是其自身在某一准则上的偏好与商品在该准则上的特征是否匹配,算法将对用户和商品进行准则上的匹配,并计算出相应的预测分作为向用户推荐项目的依据.实验结果表明,相对于8种对比算法,本文提出的基于准则级特征交叉融合的推荐算法在4个不同的测试指标上具有明显的优势.  相似文献   

7.
郑洁  钱育蓉  杨兴耀  黄兰  马婉贞 《计算机应用》2016,36(10):2784-2788
针对传统协同过滤算法不能深度挖掘用户关系,以及无法对新项目进行用户推荐的问题,提出了基于信任和用户偏好的协同过滤(TIPCF)算法。首先,通过分析用户评分判断用户的可信度并量化用户间的信任程度,挖掘用户潜在的信任关系;其次,考虑到用户之间对于不同目标项目偏好程度的差异会对用户相似性产生影响,在传统用户相似性算法上添加用户偏好度改进相似性算法;然后,通过结合用户信任度和改进的相似度,使得最近邻的选取更加准确;最后,根据用户对项目属性的偏好对新项目进行推荐。Movielens数据集实验结果表明,与传统的协同过滤算法相比,TIPCF算法的平均绝对误差减少了6.7%;在推荐新项目时,TIPCF算法的平均绝对误差减少了10.7%。TIPCF算法不仅提高了推荐的准确度,而且增加了新项目的推荐概率。  相似文献   

8.
基于用户兴趣特征提取的推荐算法研究*   总被引:2,自引:0,他引:2  
传统的推荐算法一定程度上降低了网络消费者的搜索成本,但难以实时提供消费者满意的推荐服务,也忽略了用户偏好动态转移性。为了提高电子商务系统的推荐质量,从用户偏好的行为特征入手,建立了网络用户的兴趣特征提取模型,并设计了相应的推荐算法。通过对用户兴趣特征提取模型的检验和用户兴趣度矩阵的建立,依据与目标用户偏好相似的邻居用户对商品的兴趣程度预测用户对未浏览商品的兴趣度,并选择兴趣度值较高的N个商品推荐给用户。实验结果表明,在用户偏好动态转移的情况下,所设计的推荐算法的推荐精度和推荐效率明显提高,提高了网络用户的  相似文献   

9.
在分析了当前推荐技术中各种算法的优缺点和及其存在的主要问题的基础上,提出一种浏览偏好挖掘的实时商品推荐方法。该算法通过分析用户Web游览记录,并使用贝叶斯网预测其浏览偏好,然后将用户偏好与商品特征进行匹配计算进而产生商品推荐。实验表明该方法能为用户提供更为精确有效的个性化推荐。  相似文献   

10.
杨丽  王时绘  朱博 《计算机应用》2021,41(2):398-406
针对大多数现有主流兴趣点(POI)推荐算法忽略了融合用户复杂动态偏好和一般静态偏好建模的复杂性问题,提出一个融合复杂动态用户偏好和一般静态用户偏好的POI推荐算法CLSR。首先,在复杂动态偏好建模过程中,基于用户的签到行为及其中的跳过行为设计一个混合神经网络,实现用户的复杂动态兴趣的建模;其次,在一般静态偏好建模过程中,利用高阶注意力网络学习用户与POI之间复杂的交互关系;然后,利用多层神经网络进一步学习和表示上述动态偏好和静态偏好;最后,基于统一的POI推荐框架对偏好进行整合。在真实数据集上的实验结果表明,与个性化马尔可夫链和用户位置受限的推荐方法FPMC-LR、基于个性化排名度量嵌入的推荐方法PRME、基于排名的地理分解兴趣点推荐方法Rank-GeoFM和基于时间和多级上下文注意力机制的下一个兴趣点推荐方法TMCA相比,CLSR的性能有了较大的提高,该算法的准确率、召回率和归一化折损累计增益(nDCG)和对比方法中较优的TMCA相比,在Foursquare数据集上分别提高了5.8%、5.1%和7.2%,在Gowalla数据集上分别提高了7.3%、10.2%和6.3%,可以有效地改善POI推荐的结果。  相似文献   

11.
一种基于群体智能的客户行为分析算法   总被引:33,自引:0,他引:33  
提出了一种基于群体智能的客户行为分析算法.首先将客户的消费模式作为平面上的一个点随机分布于平面区域内;然后依据基于群体智能的聚类方法,选用由小到大的群体相似系数进行聚类分析;最后,在平面区域内采用递归算法收集聚类结果,获得不同消费特征的客户群体.文中还提出了算法的并行策略,提高了算法对大数据量的适应性.该文以电信移动客户话费数据作为实验数据,并将算法结果与其它经典聚类算法的结果进行比较分析.分析结果表明:这种基于群体智能的客户行为分析算法能够满足客户聚类和分类的要求,特别是在大客户分析及一对一营销中特别客户的分析方面该算法有直观、类别特征明显等特点.  相似文献   

12.
孤立点用户意义分析在质量管理中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
王越  刘亚辉  徐传运 《计算机应用》2009,29(11):3077-3079
现存有关孤立点分析的研究很少解释识别出的孤立点的用户意义,而孤立点通常都包含着重要的信息,在许多应用领域中对于孤立点意义的解释和孤立点本身同等重要。因此,给出孤立点用户意义的定义,并提出一种基于距离和的孤立点用户意义分析算法(DSCM),对每一孤立点给出相应的解释,以帮助用户更好地理解孤立数据。应用到质量管理中的结果表明,该算法是有效的和实用的,且易用性较强。  相似文献   

13.
This paper considers an integrated lot sizing and scheduling problem for a production–distribution environment with arbitrary job volumes and distinct due dates considerations. In the problem, jobs are firstly batch processed on a batching machine at production stage and then delivered to a pre-specified customer at the subsequent delivery stage by a capacitated vehicle. Each job is associated with a distinct due date and a distinct volume, and has to be delivered to the customer before its due date, i.e. delay is not allowed. The processing time of a batch is a constant independent of the jobs it contains. In production, a constant set-up time as well as a constant set-up cost is required before the first job of this batch is processed. In delivery, a constant delivery time as well as a constant delivery cost is needed for each round-trip delivery between the factory and the customer. Moreover, it is supposed that a job that arrives at the customer before its due date will incur a customer inventory cost. The objective is to find a coordinated lot sizing and scheduling scheme such that the total cost is minimised while guaranteeing a certain customer service level. A mixed integer formulation is proposed for this problem, and then a genetic algorithm is developed to solve it. To evaluate the performance of the proposed genetic algorithm, a lower bound on the objective value is established. Computational experiments show that the proposed genetic algorithm performs well on randomly generated problem instances.  相似文献   

14.
客户分类作为客户关系管理(CRM)的重要管理方法,是企业进行市场营销的重要依据.通过对客户进行分类,有利于对客户价值进行准确评估,方便进行精准营销.本文通过对RFM模型数据集本身潜藏的先验结构化信息进行研究,标记出两组客户数据作为先验类别标记,进而得到两个初始聚类中心.基于传统K-means算法使用自适应方法确定K值和初始聚类中心.引入Must-link和Cannot-link两种约束将类别标记转换为成对约束信息,基于HMRF-KMeans成对约束,引入约束惩罚项和约束奖励项,实现对聚类引导和聚类结果的调整.使用改进的半监督聚类算法(RFM-SS-means)对标准数据集进行了测试,同时使用Food mart数据集对比了RFM-SS-means算法与传统K-means算法、two-steps算法的聚类效果.由实验结果可知,RFM-SS-means的CH系数最大,无需事先确定K值和初始聚类中心,聚类效果良好.  相似文献   

15.
Businesses offering video-on-demand (VoD) and downloadable-CD sales are growing in the Internet. Batching of requests coupled with a one-to-many delivery mechanism such as multicast can increase scalability and efficiency. There is very little insight into pricing such services in a manner that utilizes network and system resources efficiently while also maximizing the expectation of revenue. In this paper, we investigate simple, yet effective mechanisms to price content in a batching context. We observe that if customer behavior is well understood and temporally invariant, a fixed pricing scheme can maximize expectation of revenue if there are infinite resources. However, with constrained resources and potentially unknown customer behavior, only a dynamic pricing algorithm can maximize expectation of revenue. We formulate the problem of pricing as a constrained optimization problem and show that maximizing the expectation of revenue can be intractable even when the customer behavior is well known. Since customer behavior is unlikely to be well known in an Internet setting, we develop a model to understand customer behavior online and a pricing algorithm based on this model. Using simulations, we characterize the performance of this algorithm and other simple and deployable pricing schemes under different customer behavior and system load profiles. Based on our work, we propose a pricing scheme that combines the best features of the different pricing schemes and analyze its performance.  相似文献   

16.
客户导向目录分割问题假设顾客至少对目录中一定数量的商品感兴趣,计算目录覆盖的顾客数量,据此评估目录分割结果. 现有的分割算法为了保证目录尽可能多的覆盖顾客,而忽略了目录分割结果的效用. 针对该问题,本文构建一种新的数据存储结构CFP-Tree用于存储顾客交易数据,并提出一种新的算法Effective-Cover解决目录分割问题. 该算法使用树深度遍历法选择目录产品. 实验结果表明,该算法能够获得更好的目录分割结果.  相似文献   

17.
E-commerce and logistics companies are facing important challenges to satisfy the rapid growth of customer demands. Unmanned aerial vehicles such as drones are an emerging technology that are very useful to cope with rising customer expectations of fast, flexible, and reliable delivery services. Drones work in tandem with trucks to perform parcel delivery, which have proven to reduce costs, CO2 emissions, and delivery times. This research proposes a mixed integer programming formulation to address the Vehicle Routing Problem with Drone (VRPD) by assigning customers to drone-truck pairs, determining the number of dispatching drone-truck units, and obtaining optimal service routes while the fixed and travel costs of both vehicles are minimized. Given the NP-hard nature of the VRPD, an ant colony optimization (ACO) algorithm is elaborated to solve this problem. Two novel methods are proposed to investigate the efficiency of the drone-truck combination by allowing the drones to perform additional delivery services to only one feasible customer and also multiple feasible customers while the truck waits at a customer location. Experimental results show that the proposed ACO algorithm can effectively solve the VRDP for different size instances and different customer location distributions, and is successful in providing timely solutions for small test instances within 1% of the optimal solutions. Finally, experimentation also reveals that the ACO algorithm outperforms the classical VRP by obtaining cost-savings of over 30% for large instances.  相似文献   

18.
如何以有限的设备提供更好的检测服务成为汽车检测行业的首要问题.针对目前多数研究者仅仅做到对客户分类,并未考虑顾客流量随时间变化而服务台配置不变引起的配置不合理问题,提出了一种基于顾客流量变化的服务台混合制动态配置算法(MDSWCA).仿真结果表明:该算法能有效增加系统的总服务时间和有效吞吐量,能很好地解决顾客流量随时间变化的汽车检测问题,明显降低服务成本.  相似文献   

19.
终端客户推荐系统是大型制造商终端营销的一种有效工具.如何在互联网+环境下通过采集全域市场数据,设计一个寻找最佳目标客户的推荐方法成为了一项挑战.为解决这一问题,本文提出一种基于全域市场数据感知的终端客户推荐方法(GMF).即采用全域分析的思想对全国范围内的客户数据进行预处理,建立全方位,多角度的评估指标,得到目标客户价值.然后通过域子空间分解的方法,在域子空间中对数据进行分解分析,得到某一区域内的客户评价标准,将二者分析结果进行有效融合,通过计算耦合对象相似度,并筛选出最相似的TopN个数据作为最佳目标客户结果集.在大型制造商营销活动所生成的数据集上的实验结果表明:本文提出的推荐算法其性能明显优于当前主流的协同过滤算法.  相似文献   

20.
本文首先对聚类算法进行了分析,然后以中小型商业批发企业为例,设计了一种反映客户价值与客户关系质量的客户细分模型,应用K-Means聚类方法进行了实际的挖掘。探讨在中小型企业不能提供完备数据的情况下,只要设计出合理的细分模型并选择合适的算法仍然可以实现有效的客户细分。  相似文献   

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