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目前推荐系统已广泛应用在各种电子商务网站上,但针对菜品的个性化推荐很少。针对菜品推荐中存在别名多、用户菜品矩阵稀疏以及新用户冷启动等难题,对基于用户的协同过滤算法进行改进,设计一种融合专家选择和在线推荐的菜品推荐系统。专家选择通过对菜品进行种类层次划分为用户兴趣建模做准备,在线推荐通过兴趣感知选择算法选择餐厅中的专家用户和候选菜品,从而实现对用户菜品的推荐。最后通过在候选菜品选择时引入时间敏感因子和协同过滤中引入时间遗忘因子,改进兴趣感知算法和菜品偏好预测效果。实验结果表明,所设计算法较传统算法在准确性和推荐效率有明显改进,并得出了针对菜品推荐时引入时间因子有利提高推荐准确性的结论。 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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提出了一种结合用户模糊兴趣和智能多Agent的电子商务推荐系统模型,利用智能Agent获取用户对产品属性的喜好度和相应权重,依此建立起清晰的用户兴趣模型.在智能多Agent技术下建立一种多属性综合评价机制,采用逼近理想解法(Topsis法)对候选产品进行实时处理,并根据排序结果产生Top-N推荐. 相似文献
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基于贝叶斯动态预测模型的商品推荐方法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的电子商务推荐系统虽然考虑到个性化的推荐,但不能很好的描述用户行为,使得个性化的推荐略显不足。本文提出基于贝叶斯动态预测的模型,并结合Agent技术,很好地建立了用户行为预测模型。该方法以用户历史数据为基础,并结合用户的实时行为建立用户行为预测模型。本文将此方法运用于商品推荐系统中,实验证明此方法能高效地为客户产生个性化的商品推荐集合,优于某些传统方法。 相似文献
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彭泽洲 《计算机应用与软件》2012,29(8):190-192,205
基于信任机制的移动多Agent系统中,代理Agent一般通过直接信誉值和推荐信誉值来判断对于另一个Agent的信任程度。由于系统相对巨大,直接信誉值通常难以获得,判断的正确性很大程度上依赖于推荐信誉值的准确性和可靠性。通过对整个多Agent系统进行社会网络的挖掘,用以得到与代理Agent存在潜在社会关系的一组Agent。对这组Agent提供的推荐信息充分信任,并优先使用这些Agent提供的信息进行推荐信誉值的计算。最后通过双方直接交易的多寡判断综合信任值中直接信誉值与推荐信誉值的权重。通过实验验证了该模型的有效性。 相似文献
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为解决电子商务推荐系统开放性、效率和精确度问题,给出了基于分布式数据挖掘的电子商务推荐系统(BDBRS)功能结构,提出了该系统的体系结构,然后介绍了BDBRS所应用的技术和BDBRS的设计与实现,最后描述了BDBRS的部分功能模块及人机界面,验证了BDBRS的正确性和本文研究的推荐算法在效率、精确度等方面的优越性。 相似文献
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分析了传统推荐技术存在的不足,阐述了基于知识的推荐技术的特点及其发展。针对现有基于知识的电子商务推荐系统中存在的不足,提出了基于知识的电子商务智能推荐需要解决的基本问题,设计了基于知识的电子商务智能推荐平台的逻辑框架,并阐述了其工作原理。 相似文献
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基于领域最近邻的协同过滤推荐算法 总被引:16,自引:0,他引:16
协同过滤是目前电子商务推荐系统中广泛应用的最成功的推荐技术,但面临严峻的用户评分数据稀疏性和推荐实时性挑战. 针对上述问题,提出了基于领域最近邻的协同过滤推荐算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,将并集中的非目标用户区分为无推荐能力和有推荐能力两种类型;对于前一类用户不再计算用户相似性以改善推荐实时性,对于后一类用户则提出“领域最近邻”方法对并集中的未评分项进行评分预测,从而降低数据稀疏性和提高最近邻寻找准确性. 实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量. 相似文献
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用户多兴趣下基于信任的协同过滤算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
张富国 《小型微型计算机系统》2008,29(8)
协同过滤技术是目前电子商务推荐系统最为有效的信息过滤技术之一.最近的研究尝试在推荐过程中引入信任模型来提高推荐的准确性和抵御"托"攻击.但在用户多兴趣的情况下,属于不同主题的项目需要不同的可信赖人员来推荐,传统的概貌级信任模型已不再适用.本文提出主题级信任计算模型以及基于主题级信任的协同过滤算法.一系列的实验结果表明,该算法在不牺牲鲁棒性的同时,有效地提高了推荐的准确性. 相似文献
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下一个购物篮推荐是当前电子商务领域中极其重要的一项任务,传统的下一个购物篮推荐方法主要分为时序推荐模型和总体推荐模型。这些方法对点击、收藏、加入购物车等用户的隐性反馈行为利用得不够,并且没有考虑用户行为偏好的时间敏感性。该文提出了一种基于用户隐性反馈行为的下一个购物篮推荐方法,将用户行为按照一定的时间窗口进行划分,对于每个窗口从多个维度抽取用户对商品的时序偏好特征,运用深度学习领域的卷积神经网络模型进行分类器训练。在真实数据集中的实验结果表明,与传统的线性模型和树模型等分类器相比,该文提出的卷积神经网络框架具有较强的特征萃取能力和泛化能力,提高了推荐系统的用户满意度。 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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协同过滤推荐是电子商务系统中最为重要的技术之一.随着电子商务系统中用户数目和商品数目的增加,用户-项目评分数据稀疏性问题日益显著.传统的相似度度量方法是基于用户共同评分项目计算的,而过于稀疏的评分使得不能准确预测用户偏好,导致推荐质量急剧下降.针对上述问题,本文考虑用户评分相似性和用户之间信任关系对推荐结果的影响,利用层次分析法实现用户信任模型的构建,提出一种融合用户信任模型的协同过滤推荐算法.实验结果表明: 该算法能够有效反映用户认知变化,缓解评分数据稀疏性对协同过滤推荐算法的影响,提高推荐结果的准确度. 相似文献
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基于相似模式聚类的电子商务网站个性化推荐系统研究 总被引:5,自引:0,他引:5
王太雷 《计算机工程与应用》2005,41(6):152-157
保证个性化推荐系统产生高质量的推荐结果的重要因素是:系统必须要确定访问者在访问行为的相似程度,从而能预测访问者的访问和购买兴趣。实现此功能的关键技术是计算访问者对象在整个或者部分属性空间的相似距离,从而得到访问行为的相似程度。该文首先分析了目前在推荐系统中常用的用于计算访问行为相似程度的距离函数,发现它们是测定访问者对象在所有测试属性空间上的平均测定,而在属性集的子维空间上的相似模式并没有有效地挖掘出来。然后提出一种新的基于相似模式聚类算法的电子商务个性化推荐系统,综合考虑可供挖掘的数据源(如:网站内容,网站的超链接结构,顾客访问网站的行为,以及商业的实际购买情况,顾客的身份数据等)获取用户访问电子商务网站的访问页面序列,构建较高购买者的顾客行为的矩阵模型,高效地得到访问者对象在整个或者部分属性空间的相似访问行为,然后通过挖掘潜在购买者与较高购买者的相似模式特征,帮助顾客发现他所希望购买的产品信息,用于提高实际购买量,实验数据表明,该系统高效并可广泛使用。 相似文献
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传统的协同过滤推荐算法基于互联网模式单纯从某个角度研究电子商务推荐问题,推荐质量明显不高。为改善推荐效果,提高推荐系统的伸缩性和实用价值,基于研究云模式的用户行为相似性度量公式、用户行为等级函数、关联规则函数,定义关联聚类方法,改进相应算法,提出一种云模式用户行为关联聚类的协同过滤推荐算法。最后使用MovieLens和阿里巴巴的云测试数据进行局部实验与全局实验,并对各种算法的实验结果进行对比分析。实验结果表明,该算法推荐效果明显优于传统算法,具有较强的伸缩性和较高的实用价值。 相似文献
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