| 基于Web客户因子分析的协同推荐算法* |
| |
| 引用本文： | 赵宏霞,王新海,杨皎平b.基于Web客户因子分析的协同推荐算法*[J].计算机应用研究,2011,28(7):2525-2527. |
| |
| 作者姓名： | 赵宏霞 王新海 杨皎平b |
| |
| 作者单位： | 1. 辽宁工程技术大学营销管理学院,辽宁葫芦岛,125105
2. 辽宁工程技术大学工商管理学院,辽宁葫芦岛,125105 |
| |
| 基金项目： | 辽宁省教育厅科学技术研究项目(W2010212)；国家教育部博士点基金资助项目(200801470004)；国家教育部人文社科基金资助项目(10YJC630407) |
| |
| 摘 要： | 为解决协同过滤推荐算法中的数据量过大和数据稀疏性的问题，提出了基于客户因子分析的协同推荐算法。该算法利用因子分析将客户向量进行降维处理，得到几个具有代表性的客户因子，然后用这些客户因子对目标客户进行回归分析，进而预测目标客户对待评项目的评分值。最后通过实验证明了该算法的有效性，为以后研究推荐算法提供了一种新的途径。
|
| 关 键 词： | 电子商务 推荐系统 协同过滤 客户 因子分析 |
Collaborative recommendation algorithm based on Web customer factor analysis |
| |
| ZHAO Hong-xia,WANG Xin-hai,YANG Jiao-pingb.Collaborative recommendation algorithm based on Web customer factor analysis[J].Application Research of Computers,2011,28(7):2525-2527. |
| |
| Authors: | ZHAO Hong-xia WANG Xin-hai YANG Jiao-pingb |
| |
| Affiliation: | (a.School of Marketing Management, b.College of Business Administration, Liaoning Technical University, Huludao Liaoning 125105, China) |
| |
| Abstract: | In order to solve the problem that data overload and data sparsity in collaborative filtering recommendation algorithm, this paper proposed a collaborative recommendation algorithm based on customer factor analysis. The algorithm reduced the dimensions of |
| |
| Keywords: | E-business recommendation system collaborative filtering customer factor analysis |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《计算机应用研究》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算机应用研究》下载全文 |
