基于协同过滤算法的高校图书馆图书推荐系统研究

基于协同过滤算法是个性化推荐系统中最基本、最常用的一种,而传统的基于用户的协同过滤算法存在着用户冷启动和高推荐率等问题。笔者针对目前图书推荐协同过滤算法运用中存在的问题,并根据高校图书馆的实际情况,提出相应的改进措施。笔者利用学生网络日志和读者借阅记录对用户进行相似性分析,有效解决了用户“冷启动”的问题,提高了推荐准确率。笔者利用时间衰减法建立用户兴趣模型,以便更好地关注用户的短期借阅行为,提高推荐准确率。与传统用户协同过滤方法相比,笔者提出了一种改进的用户协同过滤方法。结果表明,改进后的用户协同过滤方法具有更好的性能。     

基于协同过滤的电子商务推荐系统建模研究

电子商务个性化推荐系统是客户关系管理的重要内容.在分析现有电子商务推荐系统不足的基础上,设计一种基于协同过滤的智能商务推荐系统.为客户快捷便利地寻找到所需的商品信息,推荐合理的商品,实现客户与商家的共赢.     

电子商务个性化文档推荐技术研究

电子商务个性化文档推荐同时具有电子商务推荐系统以及文档信息处理的特点,由此本文首先概括了目前电子商务推荐以及文档信息处理的主要技术,多种推荐技术的有效集成会提高推荐的精度与个性化,也是未来电子商务中个性化文档推荐的发展趋势。其次阐述了几种重要的用户兴趣获取技术及其面临的主要问题。最后分析了电子商务个性化文档推荐技术面临的主要问题及未来发展方向,旨在挖掘用户潜在兴趣,提高文档推荐个性化和提高推荐质量。     

基于领域知识的个性化推荐模型及其应用研究

首先,讨论了传统电子商务领域个性化推荐算法及其应用,提出传统推荐方法通常忽视了领域知识,因而在实际应用中存在局限性;然后,讨论了领域知识的相关概念和分类,并在此基础上建立了结合领域知识的两阶段推荐模型;最后,基于网络超市数据进行了实证研究,实验结果表明改进后的推荐算法效果要明显优于传统的个性化推荐算法.     

集成k-means聚类和有监督特征选择的混合式协同过滤推荐

为了提高协同过滤推荐质量,提出了集成k-means聚类和有监督特征选择的混合式协同过滤推荐框架和KDICF算法。利用有监督特征选择的方法和技术,找出与待预测项目强相关的项目集,将高维稀疏的用户-项目评分数据集转为低维用户-项目评分数据集,并运用k-means聚类,在此基础上寻找近邻用户对目标用户未评分项目进行评分预测。实验结果表明,混合式KDICF算法有着优异的性能。     

电子商务协同过滤稀疏性研究:一个分类视角

协同过滤是目前电子商务推荐系统中广泛使用的、最成功的推荐算法,但面临用户评分数据稀疏性问题的挑战.在介绍用户偏好数据获取途径的基础上,将稀疏性改善技术归纳为六类,包括设定缺省值、结合基于内容的过滤、降维、图论方法、基于项目评分预测以及增加用户.系统交互,重点评述了各类算法的研究情况并时六类技术进行了比较,最后探讨了该领域的未来研究方向.     

邮件营销个性化推荐方法

在电子商务中,邮件营销成为企业竞争的另一种形式。但是因缺乏明确的发送目标,许多带有营销目的的电子邮件被视同为垃圾邮件,起不到营销效果。笔者在分析当前推荐技术中各种算法的优缺点的基础上,提出了一种基于用户行为偏好的动态序列挖掘方法。这种算法根据用户购买信息,运用数据挖掘技术,将隐含其中的用户特征、偏好等重要信息挖掘出来,从而预测用户最感兴趣的产品,有针对性地为用户推荐个性化的信息。实验证明,这种方法有效。     

基于项目聚类和评分预测的协同过滤推荐算法研究

协同过滤算法是目前个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一。目前协同过滤构建的用户-项目矩阵,一般是按用户对所有项目的评分构建,却没有考虑项目之间的分类情况,导致寻找的邻居集合可能不是最近邻居集合。针对此问题,本文提出基于项目聚类和评分预测的协同过滤推荐算法,该算法首先按商品聚类,将大矩阵按聚类的商品来进行子矩阵的计算,在子矩阵里进行兴趣度的测量,最后将在所有区域相似用户的推荐项目合并,成为该用户的最后推荐结果。实验证明新算法能够提高协同过滤推荐系统的推荐质量。     

电子商务中Web页面个性化推荐系统的架构

电子商务中实现个性化推荐意味着一个用户访问Web站点时能够得到个性化的服务,网站根据用户的聚类特征,向用户在线推荐一些用户可能比较感兴趣的页面。本文给出了电子商务个性化推荐的系统结构,分析了在Web日志挖掘中应用协同过滤技术,讨论了Web页面的个性化推荐过程和推荐算法。推荐算法综合考虑了用户聚类中页面的权值和用户对页面的平均评价值两个推荐因素,实现在线页面的推荐。     

基于评价者过滤的个性化信任模型

信任问题是困扰C2C电子商务发展的重要瓶颈。在传统模型基础上,本文进一步引入5梯度的连续性评分标度、交易次数、多维评分、惩罚因子四项因素,研究两种商品交易历史对卖家信任的影响。为满足个性化选择,创建了评价者过滤机制,在此基础上构建可满足用户需要、防范信用欺诈的个性化信任模型,通过仿真实验验证模型的有效性。     

电子商务推荐系统中群体用户推荐问题研究

尽管传统的电子商务推荐系统在个体用户推荐方面取得了巨大成功,但它并不适用于向群体用户进行推荐。随着虚拟社区中群体用户的不断增加,构建群体推荐系统,向群体用户提供个性化推荐,减少他们搜集信息所耗费的时间和精力显得越来越重要。基于此,本文提出了一种新颖的推荐方法—结合领域专家法的群体用户推荐算法。该算法以基于项目的协同过滤技术为基础,根据群体成员间的相互作用确定群体偏好,由群体偏好产生推荐,推荐过程中存在的成员未评分项采用领域专家法进行预测填充,此外本文算法还考虑了成员间相似关系对推荐质量的影响。实验结果表明了本文算法的有效性。     

基于用户画像的个性化图书推荐研究

目的/意义:运用个性化推荐服务,满足高校读者的个性化需求。方法/过程:首先分析读者身份信息和历史借阅行为信息数据,然后创建图书馆读者的用户画像标签模型,最后结合个性化推荐算法构建智慧阅读推荐系统。结论:图书馆可以通过用户画像标签快速了解读者群体的兴趣方向。     

协同过滤在CRM交叉销售中的应用研究

利用CRM数据的特殊性,将协同过滤运用到交叉销售中,期望挖掘更高质量的销售机会,提高其成功率,降低企业销售成本,更大幅度提高企业效益以及客户忠诚度。实验结果表明取得了良好效果。     

基于消费性格的新商品推荐方法

电子商务推荐虽然在促进电子商务发展过程中起到重要作用,但面临新商品推荐问题,新商品推荐问题的症结在于缺乏消费者与新商品之间的联系。从消费心理学视角,根据消费心理决定消费行为这一基本原理,以消费性格理论为指导,以贝叶斯网络为工具,以消费者的实际购物数据为基础,提出基于消费者购物记录分析其消费性格、基于消费者消费性格进行新商品推荐的方法,以消费心理为纽带建立消费者与新商品之间的联系。研究结果表明,该方法在统计学意义上具有可行性、合理性和一般性,即可以从消费者的购物记录中分析出其消费性格,能够据此判定某一新商品是否符合其消费性格。消费性格的引入把电子商务推荐中消费者偏好研究深入到消费心理层面,为发展出新的基于消费者消费心理的推荐方法提供借鉴。     

LBS模式的个性化推荐技术在移动电子商务客户关系管理中的应用

移动电子商务是一种全新的互联网商业模式,在此模式下企业与用户的交流为企业带来海量的商业数据,是企业改善客户关系管理的重大优势。然而,如何有效的利用用户数据资源,挖掘潜在的客户价值信息,优化客户关系管理,已成为企业面临的重大挑战。本文介绍了移动电子商务的特点,分析讨论了基于LBS模式的个性化推荐技术及其对移动电子商务客户关系管理的作用及影响。     

基于多源大数据的个性化推荐系统效果研究

  个性化推荐系统已成为各大电商向消费者提供个性化购物体验的重要工具之一,通过推荐系统,商家可以提高收入和消费者满意度。但传统推荐系统通常只利用消费者在当前网站的历史信息推荐个性化商品,无法获得消费者在其他网站的数据来优化推荐效果。大数据时代,一些第三方公司抓住机遇,利用不同公司的多源大数据提供更好的个性化推荐服务。然而,这种新型的推荐系统对消费者购物行为的影响存在极大的未知性。         探究基于多源大数据的个性化推荐系统对消费者购物行为的影响。为了建立推荐系统与消费者购物行为之间的因果关系,采用实地实验有效地避免传统研究方法存在的内生性问题,并具有较好的外部有效性。一方面,基于内部数据和外部数据构造解释性变量,探究内部数据特征和外部数据特征与推荐效果之间的关系;另一方面,通过检验消费者特征与内外部数据的推荐效果间的交互效应,进一步分析外部数据和内部数据的推荐效果如何随消费者的特征变化,帮助企业更好地利用多源大数据提升推荐效果。         研究结果表明,基于内部数据的推荐系统能够显著提升消费者点击个性化推荐商品的概率,可以降低消费者决策时间,激励消费者浏览更多的商品。外部数据的推荐效果不仅与外部公司网站的用户数量相关,也会受到外部网站与当前网站的关联程度的影响。消费者特征对基于内部数据和外部数据的推荐效果起调节作用,如果消费者是当前网站的老用户,利用该消费者在当前网站的内部数据提供个性化推荐的效果更佳。         通过分析基于多源大数据的推荐效果对消费者购物行为的影响,进一步完善个性化推荐领域的理论框架。研究结果对如何利用多源数据构建更加有效的推荐系统具有重要指导价值,并为不同网站之间的数据共享机制提供重要的管理建议。     

基于上下文感知的组推荐系统框架设计

在信息服务领域,个性化推荐系统为用户解决了"信息过载"的问题。本文首先分析了以往推荐系统的优缺点,在此基础上引入上下文和组推荐,将两者结合起来,形成一个新的组推荐框架,然后详细阐述了此框架的各个模块。