共查询到10条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
作为电子商务中最重要的技术之一，电子商务推荐系统能够向客户产生有价值的商品推荐，帮助客户在大量的商品中找到需要的商品，从而顺利完成购买过程。对电子商务推荐系统进行了分析，介绍了电子商务推荐系统的输入和输出以及电子商务推荐系统推荐算法。在此基础上，提出了五个电子商务推荐模型，并指出了电子商务推荐系统面临的主要挑战和研究方向。 相似文献
2.
互联网时代,个性化推荐系统逐渐被应用到各个不同的领域,随之个性化推荐算法也成为目前研究的热点。然而,传统的推荐算法往往存在着冷启动、数据稀疏等问题。本文在对传统推荐算法研究的基础上,提出了一种基于相似传播和情景聚类的协同过滤推荐算法,根据计算用户间的情景相似度对用户进行聚类,然后根据相似传播原理找出目标用户更多的最近邻居,最后根据预测目标用户对项目的评分进行推荐。借助网上公共数据集在Matlab上实现了该算法并验证了算法的有效性。实验结果表明,本文所提算法的准确性相比传统算法有所提高,同时缓解了传统推荐算法存在的冷启动和数据稀疏性等问题。 相似文献
3.
近年来,互联网和web技术的不断进步促进了电子商务推荐系统的快速发展,各种推荐系统的日益繁荣改变了传统的贸易行为,它的逐步建立和完善使传统的商务运作摆脱了已有规则的束缚,对相关的商业形态、交易形式、流通方式以及营销方式等都产生的巨大的影响。针对电子商务推荐系统面临的主要挑战,对电子商务推荐系统推荐算法设计以及推荐系统体系结构等关键技术进行了有益的探索和研究,对算法中影响推荐质量的稀疏性问题和影响用户满意度的推荐完整性问题进行深入分析,引入了基于聚类的最近邻查询技术对协同过滤算法进行改进,经分析新算法缓解了对特殊用户无法产生准确推荐的问题,能够带给用户各更准确的推荐。 相似文献
4.
基于客户聚类的商品推荐 总被引：3，自引：0，他引：3
目前在电子商务领域,较为有效的商品推荐方法有两类,分别是基于相关性产品推荐和协同过滤推荐.然而,单独使用这两种推荐都会造成推荐耗时长,推荐质量差等问题.提出了三种有效的客户聚类方法从而解决了协同过滤推荐的"稀疏性"问题,结合相关性产品和协同过滤推荐,设计出更为有效的推荐过程并以淘宝网为实例详细分析这种推荐的实用性. 相似文献
5.
6.
基于商品属性与用户聚类的个性化服装推荐研究 总被引：1，自引：0，他引：1
淘宝网作为电子商务时代最大的网上零售平台,为用户提供越来越多的商品与服务的同时,也出现了信息过载等一系列问题。鉴于此,本文提出了基于商品属性与用户聚类的个性化服装推荐方法,通过用户个人信息与对商品的评价,计算用户之间的相似度,进行聚类分析。与此同时,将商品化整为零,通过商品属性来计算商品的相似度,得到top-N相似列表。以此,综合商品与用户两者的权重值,实现为用户提供个性化的商品推荐,解决用户面对信息过载的难题,为用户节省精力,提高用户的购物体验。针对某一淘宝网店铺,本文提出了适合的混合推荐算法,并通过搜集实际数据进行了实证研究,对推荐结果进行准确性评价。 相似文献
7.
【目的/意义】基于机器学习算法对信息进行聚类及预测引起了广泛关注,本文将以航空公司客户信息为对
象构建出k-means,BP神经网络模型,对航空用户进行聚类及预测,实现用户的精准营销。【方法/过程】首先,对航
空公司的客户信息进行预处理,并根据信息聚类和信息预测理论,构建出k-means客户聚类模型与BP神经网络的
流失预测模型。【结果/结论】实证结果表明,在聚类模型上,k-means算法将客户聚为五类,实现了不同价值客户的
差异化识别;在客户预测模型上,BP神经网络的准确性更高。【创新/局限】本次研究将LRFMC模型引入到用户聚
类模型的实验中,使得模型泛化能力上存在了一定的局限,但也为该问题的未来研究提供了新的方式。 相似文献
8.
9.
10.
基于SOM聚类的个性化图书推荐研究 总被引：1，自引：0，他引：1
个性化推荐是图书馆个性化信息服务的主要方式之一。本文在传统推荐算法的基础上,提出了一种基于SOM聚类的个性化图书推荐方法,该方法结合中国图书馆分类法对读者的借阅信息进行分析,并利用SOM网络对借阅文档进行聚类。利用个性化推荐技术来调整图书馆的信息服务模式,推送最贴近读者需求的信息给读者,从而提高图书馆馆藏资源的利用率和图书馆的服务质量。 相似文献