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基于商品属性隐性评分的协同过滤算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
在分析目前电子商务推荐系统及算法存在问题的基础上,提出了一种准确的、实时的、基于Web日志的Internet电子商务推荐算法。基于客户浏览行为,设计了CGA(Customer-Good-Attribute)模型,综合考虑客户浏览路径和时间、商品属性及其在网页中的分布等因素,研究了客户对商品属性的隐性评分函数,给出了算例说明,讨论了基于商品属性的协作过滤算法。该算法已成功应用于电子商务智能模拟系统中。 相似文献
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针对目前电子商务推荐系统存在的数据稀疏性问题,提出了基于客户偏好的隐式协同过滤算法CPPICF,并对算法进行了详细的设计,最后通过实验验证了该算法的有效性,提高了推荐系统的精确性。 相似文献
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传统的协作筛方法存在的主要问题是需要人为地提供评价,该文对其进行了改进,根据用户事务模式自动获取用户评价,构建评价矩阵。针对现有个性化信息推荐系统存在的问题,将Agent应用到电子商务个性化信息推荐,引入设计的协作筛方法,设计了基于Agent的电子商务协作推荐系统(ECCRS)。ECCRS是基于服务器端的电子商务协作推荐系统,它考虑了用户访问页面的时间特性,不需要用户注册,在推荐时考虑了页面的新颖性,同时实现了离线处理、增量更新与在线推荐的结合。实验结果表明,ECCRS采用的推荐方法是有效的。 相似文献
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杨静 《电脑与微电子技术》2012,(19):50-53
针对电子商务环境下,客户需求日趋差别化,构建个性化推荐系统,进而阐述该系统的功能及工作流程,并具体分析系统的结构,旨在更为有效地为客户推荐其所需信息。 相似文献
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刘春玲 《数字社区&智能家居》2009,(12)
电子商务发展迅速,互联网的发展更成为电子商务的引擎,电子商务网站如雨后春笋一样成长起来,但是"信息超载"成为当前电子商务网站的一大弊端,让客户面对纷繁复杂的货物一筹莫展。该文分析了当前应用的几种个性化推荐方法,对它们的不足进行了分析,并提出了一种基于自适应滤波的个性化推荐系统,能为客户提供个性化的推荐服务,而且随着时间的推移,系统在性能上会更加出众。 相似文献
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当前电子商务推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾,针对这个问题,以Web数据挖掘技术在电子商务推荐系统中的应用为重点,设计一个基于Web挖掘的电子商务推荐系统应用框架,整个体系结构分为离线部分和在线部分两部分,并且对在线模块的各部分功能进行详细的介绍. 相似文献
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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
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传统电子商务推荐系统采用离线方式分析和处理客户需求信息,因而丧失了时效性.为解决相关问题,提出了基于需求线索的推荐系统.给出了系统的基本模型、数据结构、关键算法以及运行流程.该系统采用需求线索跟踪的方式收集客户当前的需求信息,从而进行需求倾向分析;并在需求VS商品叠加空间中匹配和检索需要推荐的商品与客户.在线营销仿真实验表明,系统具有较好的及时响应能力和较高的客户满意度. 相似文献
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随着Internet的快速发展,基于网络的电子商务显示出比传统商务的巨大优势,极大提高了传统商务活动的效益和效率。本文在分析了移动Agent技术的基础上,设计了一种基于移动Agent的智能购物系统,为客户搜索符合客户要求的商品信息,推荐合理的商品,实现客户与商家的双赢。 相似文献
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目前,协同过滤算法在电子商务中得到了广泛的应用。伴随着网络上客户和产品的数量剧增,推荐系统的推荐效率成为了推荐系统在电子商务中应用的一大挑战。因此,提高协同过滤算法的效率变得越来越重要。本文开发了一种基于Hadoop的协同过滤推荐算法,实现了用MapReduce分布式计算框架来提高推荐算法的效率,同时也扩大算法的可扩展性。实验表明:基于Hadoop集群的推荐算法在推荐系统的可伸缩性和效率方面都有极大的优化。 相似文献
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网上银行系统是根据现代化电子商务的发展而设计的银行交易系统,它可以使银行职员的业务操作和管理简便,同时为客户设计了自助端服务,使客户能方便地完成取款、转帐等一些自助服务功能。 相似文献
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近年来,电子商务的快速发展,给用户带来了极大的便利,同时对电子商务网站能否提供快速有效的服务提出了很大考验。电子商务推荐系统的提出有效地解决了这一问题,受到广泛关注。本文简要介绍一种电子商务推荐系统,然后以Apriori算法为基础进行关联规则数据挖掘,并在Hadoop平台上重写分布式Apriori算法,重点研究基于Hadoop的关联规则算法在海量数据下能否快速有效地发现关联数据,及时向用户推荐相关商品,防止客户流失,增加销售利润。 相似文献
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为了提高商品推荐系统的性能,从理解 B2C 电子商务平台客户的购物倾向角度出发,进行实时的商品推荐。本
文总结归纳了 B2C 电子商务平台的主要商品推荐位,以及如何基于商品信息建立商品标签,如何判别商品的相似性、相
同性。在上述工作的基础上,重点论述了基于客户购物倾向的实时的商品推荐方案。本文对已有工作进行了深入对比和
分析,对提出的方案进行了必要的理论分析和性能评估。并从 XBRL 的技术角度,对商品推荐方案进行了改进。 相似文献
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以Web挖掘在电子商务推荐系统中的应用为重点,设计一个基于Web挖掘的电子商务推荐系统应用框架,并详细的分析了它的组成部分.# 相似文献
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B2C网上购物推荐系统的设计与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
刘旭东 《计算机应用与软件》2009,26(9):195-197
根据B2C网上购物的实际背景和目前推荐系统存在的不足,设计和实现了一个运用多种技术相结合的个性化网页推荐系统.这种推荐模型增强了推荐系统的实时性,提高了推荐服务的质量,从而提高了电子商务网站的交叉销售能力和网站商品的销售量.该系统所用的方法、处理过程和推荐形式,对于其他电子商务网站也都有一定的借鉴意义. 相似文献
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基于多级客户模型的个性化推荐机制 总被引:1,自引:0,他引:1
个性化是未来Web智能系统的一大特征.为了实现商品的个性化推荐,提出了一种新的基于多级客户模型的推荐系统机制,它由数据准备、模型学习、推荐集的生成和智能过滤四个子过程构成.该机制借助于多级客户模型从客户的购物需求、偏爱特征和消费能力三方面捕获客户的实际需求,从而实现了一种深层次的个性化推荐,改善了推荐效果. 相似文献