協(xié)同過濾算法及其在電子商務推薦系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、近年來，在信息技術的推動下，電子商務在全球范圍內取得了迅猛的發(fā)展，特別是中國，在2009年全球經濟一片萎靡之時，國內網購規(guī)模卻逆勢增長，網絡購物市場交易規(guī)模達2483.5億元，專家預測，該數(shù)字在2013年有望突破1萬億元。但是，飛速發(fā)展的電子商務在不斷滿足人們在線購物需求的同時，同時將人們推進了信息的海洋，因此，電子商務平臺迫切需要一種自動化的購物幫手幫助人們降低購物成本，而推薦系統(tǒng)(recommender system)無疑是最佳的選

2、擇。協(xié)同過濾算法由于推薦的準確性和結果的易于解釋性，在目前的電子商務推薦系統(tǒng)中得到了廣泛的采用。但是仍面臨著一些突出的問題，對于這些問題的研究和解決，將具有非常重要的理論意義和現(xiàn)實意義。
　　本文首先就目前電子商務推薦系統(tǒng)主要涉及技術、所主要采用推薦技術和推薦效果評價指標進行梳理總結，其次對協(xié)同過濾算法進行分類整理，并就協(xié)同過濾算法目前存在的問題和現(xiàn)存的解決辦法進行梳理。在上述基礎上，就協(xié)同過濾算法和電子商務推薦系統(tǒng)的框架模型進行

3、了深入的探討和研究。
　　在協(xié)同過濾算法方面，本文針對傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法搜索最近鄰策略中存在的可能不足，提出了基于遞歸的預測算法，通過將沒有進行對對應項進行評分卻具有高相似度的用戶納入計算，有效地拓展了搜索范圍，彌補了傳統(tǒng)算法的不足，并在一定程度上改善了算法的推薦預測準確度。
　　在電子商務推薦系統(tǒng)的框架模型方面，結合有關協(xié)同過濾算法的研究結果，提出了一種改進的綜合性框架模型，該模型對推薦的實時性、算法的預測準確性以及整體的靈