| 电子商务推荐系统中推荐模型的研究 |
| |
| 引用本文： | 梁伟,张慧颖.电子商务推荐系统中推荐模型的研究[J].计算机工程与应用,2006,42(36):183-186. |
| |
| 作者姓名： | 梁伟 张慧颖 |
| |
| 作者单位： | 济南大学,管理学院,济南,250022;天津大学,信息管理与管理科学系,天津,300072 |
| |
| 基金项目： | 天津市应用基础研究立项项目 |
| |
| 摘 要： | 在基于Web使用挖掘的推荐系统中,高效地预测用户的浏览模式一直是研究的热点,但是,目前仅采用关联规则挖掘技术的Web推荐系统在预测用户未来浏览模式时很难取得令人满意的结果。提出三种推荐模型以提高预测精度、减少响应时间,实验表明,通过三种推荐模型的组合能够显著改进推荐的准确率、覆盖率和匹配率。
|
| 关 键 词： | 电子商务推荐系统 Web使用挖掘 模式挖掘 推荐模型 |
| 文章编号： | 1002-8331（2006）36-0183-04 |
| 收稿时间： | 2006-03 |
| 修稿时间： | 2006-03 |
Study of Recommendation Models in E-Commerce Recommendation Systems |
| |
| LIANG Wei,ZHANG Hui-ying.Study of Recommendation Models in E-Commerce Recommendation Systems[J].Computer Engineering and Applications,2006,42(36):183-186. |
| |
| Authors: | LIANG Wei ZHANG Hui-ying |
| |
| Abstract: | In the personalized recommendation systems,how to forecast users' browsing patterns effectively is always an important and hot area.However,the association rules mining do not perform well in predicting future browsing patterns at present.In this paper,three recommendation models are proposed,which can enhance the precision of forecasting and reduce response time.The experiment results show that the combination of the three recommendation models could improve the precision rate,coverage rate and matching rate effectively. |
| |
| Keywords: | E-commerce recommendation system Web usage mining pattern mining recommendation model |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
