電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，信息強度和密度與日俱增，面對如此海量的異構(gòu)的Web信患，個性化信息推薦服務(wù)顯得越來越重要。推薦系統(tǒng)在電子商務(wù)領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用和廣闊的發(fā)展前景，逐漸受到越來越多專家學(xué)者的關(guān)注，使得電子商務(wù)推薦系統(tǒng)在理論和實踐上都得到了很大發(fā)展，其核心部分就是對推薦算法的研究，選擇哪種推薦算法對于推薦系統(tǒng)的效果和效率至關(guān)重要。
　　本文對當(dāng)前電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)與算法做了詳細(xì)的論述，著重對關(guān)聯(lián)規(guī)則算法和基于用戶的協(xié)同過

2、濾算法進行探討，并對兩者的混合改進做了實驗對照，最后討論了推薦系統(tǒng)評價的指標(biāo)與方法。
　　本文的主要貢獻如下:
　　一、對電子商務(wù)推薦系統(tǒng)進行了深入地研究，對關(guān)聯(lián)規(guī)則算法和協(xié)同過濾算法進行了詳盡地分析對比。
　　二、結(jié)合基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法及基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法的各自優(yōu)點，提出了改進型關(guān)聯(lián)規(guī)則和協(xié)同過濾混合算法，并進行了仿真實驗對比分析。
　　三、面對越來越多的推薦系統(tǒng)，如何評價它們的好壞顯得尤為重要。在