共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
目前电子商务网站提供的推荐服务很难满足用户的个性化需求,协同过滤算法作为应用最成功的推荐算法,依然存在数据稀疏性、用户评分真实性等问题,制约着推荐系统的质量。设计和实现了一个基于用户行为的个性化商品推荐系统,主要采用前融合组合推荐策略,避免了单纯使用协同过滤算法的弱点。阐述了基于用户行为的个性化推荐系统的设计思想和实现过程,最终通过实验验证了本推荐系统具有良好的推荐效果。 相似文献
2.
个性化推荐系统是根据用户的爱好,给用户推荐符合用户兴趣的对象的一种高级商务智能平台.论文重点探讨基于用户的协同过滤算法,介绍其基本思想和工作流程,并通过高级语言C++来实现三种相似度计算方法,通过实验比较得出了最佳的计算方法,并设计实现了一个电子商务个性化推荐系统原型,对其他同类网站应用个性化推荐系统具有很好的参考价值. 相似文献
3.
闵敏 《数字社区&智能家居》2006,(7):171-172
商品的个性化推荐是电子商务个性化服务中非常重要的一个方面,而聚类协作过滤则是推荐系统中采用最为广泛的技术。在基于聚类协作过滤的商品个性化推荐中的聚类算法通常采用划分聚类,文章根据电子商务网站的特点,提出了用改进的Rock层次凝聚算法Improved-Rock实现基于购买商品类别相似性的用户聚类。模拟实验结果表明该算法的应用是有实际价值的。 相似文献
4.
闵敏 《数字社区&智能家居》2006,(20)
商品的个性化推荐是电子商务个性化服务中非常重要的一个方面,而聚类协作过滤则是推荐系统中采用最为广泛的技术。在基于聚类协作过滤的商品个性化推荐中的聚类算法通常采用划分聚类,文章根据电子商务网站的特点,提出了用改进的Rock层次凝聚算法Improved-Rock实现基于购买商品类别相似性的用户聚类。模拟实验结果表明该算法的应用是有实际价值的。 相似文献
5.
6.
在对Web数据挖掘技术和电子商务推荐系统进行研究生的基础上,设计和提出了一种基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统.该系统根据电子商务网站的基本特征,设计了用户当前兴趣表示方法和推荐算法,由于结合了Web使用挖掘和Web内容挖掘为顾客提供个性化推荐服务,从而较大提高了系统的推荐精确度,在实际应用中取得了较好的推荐效果. 相似文献
7.
8.
9.
个性化微博推荐算法 总被引:5,自引:0,他引:5
微博不同于传统的社会网络和电子商务网站,存在用户活跃程度低,微博数据稀疏和用户兴趣动态变化等特点,将传统推荐算法应用于微博推荐时,效果并不理想。提出了一种基于贝叶斯个性化排序的微博推荐算法,对用户进行个性化微博推荐。该基于贝叶斯个性化排序的微博推荐算法,以微博对的形式提取微博系统中的隐式信息,对这些微博对进行学习,从而得到用户对不同微博的兴趣值。根据每条微博发出的时间,估计每条微博对的可信度。发出时间越接近的微博对,它的可信度就越高,并且对用户的兴趣值影响就越大。在新浪微博的真实数据上进行实验和评测,结果表明该基于贝叶斯个性化排序的微博推荐算法相比于对比算法,在进行微博推荐时有更好的效果。 相似文献
10.
基于K均值聚类算法的图书商品推荐仿真系统 总被引:2,自引:1,他引:1
研究推荐仿真系统是电子商务个性化服务中的重要技术,基于内容的推荐和协同过滤是推荐系统的重要方法.在实际应用中存在着特征提取困难、计算量大的难题.为了准确提取信息,增加可信度,提出了一种基于K均值聚类和关联规则的推荐方法.可以根据每个用户的购买记录采用改进的K均值算法进行客户细分,将具有相似购买倾向的用户划分为一类;对每个类的用户的购买记录进行关联规则挖掘,建立个性化知识库.依据个性化知识库和用户的购买记录,生成推荐结果.以某电子商务网站中的图书商品为例进行了仿真实验.仿真结果表明,方法具有较高的运算效率而且推荐结果具有合理性和准确性. 相似文献