检索结果-内蒙古大学图书馆

中国管理科学 2013年第3期21卷 153-158页

作者：梁昌勇冷亚军王勇胜戚筱雯合肥工业大学管理学院安徽合肥230009 过程优化与智能决策教育部重点实验室安徽合肥230009 东北电力大学建筑工程学院吉林吉林132012

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... 详细信息

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。

关键词：电子商务推荐系统群体用户推荐协同过滤领域专家法

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电子商务推荐系统中协同过滤瓶颈问题研究

电子商务推荐系统中协同过滤瓶颈问题研究

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作者：李聪合肥工业大学

学位级别：博士

随着Internet和电子商务的迅猛发展,人类已经进入信息社会时代。我国的电子商务市场发展潜力巨大,同时保持了持续高速增长势头。人们通过访问电子商务网站,可以享受足不出户选购商品的快乐和方便。但是,电子商务网站提供的大量商品对用... 详细信息

随着Internet和电子商务的迅猛发展,人类已经进入信息社会时代。我国的电子商务市场发展潜力巨大,同时保持了持续高速增长势头。人们通过访问电子商务网站,可以享受足不出户选购商品的快乐和方便。但是,电子商务网站提供的大量商品对用户造成了“信息超载”,导致电子商务网站面临这样一个严峻的问题:如何在用户浏览网站时将适合该用户的商品推荐到他/她面前,克服信息超载带来的不利影响,从而促成更多的交易以增加企业销售额? 电子商务推荐系统(E-commerce recommender systems)就是解决信息超载问题的一种方案、一种实现电子商务网站“一对一营销”战略的技术,可作为网站客户关系管理的有益组成部分,已经在许多大型网站得到应用。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,但还存在诸如稀疏性(sparsity)、冷启动(cold-start)、可扩展性(scalability)等制约其进一步发展的瓶颈问题。因此,需要对上述协同过滤瓶颈问题展开进一步研究。本文的主要研究内容如下: (1)对协同过滤的国内外研究现状进行了全面的梳理和综述,在此基础上对协同过滤瓶颈问题进行了提炼。 (2)针对基于项目评分预测的协同过滤推荐算法在缓解稀疏性问题上的不足,即目标用户最近邻搜寻不够准确和存在不必要计算耗费,首先提出了非目标用户类型区分理论,从而将用户评分项并集中的非目标用户区分为无推荐能力和有推荐能力两种类型。对于无推荐能力用户,不再计算其与目标用户的相似性以提高算法效率和改善推荐实时性;对于有推荐能力用户,则在其与目标用户存在共同评分项类时,提出了领域最近邻理论对用户评分项并集中的未评分项进行评分预测,从而使最近邻搜寻更加准确。为了防止用户评分数据的极端稀疏现象可能导致领域最近邻的用户相似性过低,进一步提出了一种基于Rough集理论的用户评分项并集未评分值填补方法,该方法能有效实现用户评分项并集的完备化,从而将其应用于评分矩阵的未评分值估算以缓解稀疏性,实现了对领域最近邻理论的有效补充。 (3)针对冷启动中的新用户问题,提出了一种冷启动消除方法。首先,提出了用户访问项序理论,通过Web日志来获取用户访问项序,并定义了n序访问解析逻辑,将用户访问项序分解为用户访问子序集,并设计了用户访问项序的相似性计算方法来搜寻新用户的最近邻集合,进而提出了一种改进的最频繁项提取算法IMIEA来对最近邻集合的用户访问项序进行处理,得到面向新用户的top-N推荐;基于最近邻用户与新用户的用户访问项序集合,建立了用户访问项序的Markov链模型,实现了对新用户的商品导航推荐。 (4)针对可扩展性问题,提出了一种适应用户兴趣变化的协同过滤增量更新机制,能够以较小的系统计算量在用户提交新评分后实时更新相应项目与其它项目之间的相似性数据,从而消除了传统方法在每次进行推荐计算时无法避免的扫描全体项目空间的计算耗费,有效改善了可扩展性;同时,由于这种增量更新机制保证了在推荐运算中能够使用到最新的用户评分数据,因此使得推荐服务可以适应用户兴趣偏好的动态变化,从而弥补了传统的离线计算项目相似性方法难以反映用户兴趣漂移的不足。 (5)在本文提出的上述理论和方法基础上,设计并实现了一个电子商务协同过滤原型系统ECRec(E-Commerce Recommender system),该系统具有良好的可移植性、可维护性及开放式架构(open architecture)特征。

关键词：电子商务推荐系统协同过滤稀疏性冷启动可扩展性

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电子商务推荐系统中协同过滤算法的改进与研究

电子商务推荐系统中协同过滤算法的改进与研究

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作者：黄乔中北大学

学位级别：硕士

近些年来，互联网迅猛发展，电子商务保持着持续增加的趋势，信息在不断的膨胀甚至于过载，正是因此电子商务面临着巨大的挑战。为了解决这一难题，电子商务推荐系统应运而生，电子商务推荐系统可以帮助用户快速的定位到自己喜欢的商品... 详细信息

近些年来，互联网迅猛发展，电子商务保持着持续增加的趋势，信息在不断的膨胀甚至于过载，正是因此电子商务面临着巨大的挑战。为了解决这一难题，电子商务推荐系统应运而生，电子商务推荐系统可以帮助用户快速的定位到自己喜欢的商品。协同过滤技术是目前发展最为迅速的的一种个性化推荐技术，但传统协同过滤本身的算法本身具有局限性，存在“稀疏性”问题、“冷启动”问题和“可扩展性”问题等，针对电子商务推荐系统中通常采用的协同过滤推荐算法的不足，本文提出了一种改进的协同过滤组合推荐算法。本文首先引入聚类分析，在聚类分析的模型中，只将目标用户或项目在由聚类产生的搜索空间进行搜索，而不必在整个数据空间中进行，这样缩小了搜索范围，提高了搜索效率，有效提高了系统的实时响应速度，这就是我们引入聚类分析对数据集进行预处理的原因。本文引入了信任模型，利用回归分析法将由用户-项目评分矩阵产生的相似度矩阵与由用户-用户信任评分矩阵产生的信任度矩阵相结合，作为进行最近邻搜索的新的标准，提高了推荐的准确性，从而为目标用户提供更好的推荐结果。本文以传统的协同过滤推荐算法为基础，引入聚类分析与信任模型成为一种新的协同过滤组合推荐算法，该推荐算法能够有效改善或克服传统协同过滤技术中出现的问题，从而提供系统的准确性。本文并对该算法进行了设计，并进行了对比实验，经过实验表明，该算法能够降低预测的用户评分与实际的用户评分之间的平均绝对偏差，提高系统的推荐质量。

关键词：电子商务推荐系统协同过滤聚类分析信任模型回归分析

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积极情绪对用户信息技术采纳意向影响的实验研究——以电子商务推荐系统为例

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科学学研究 2009年第10期27卷 1557-1563页

作者：马庆国王凯舒良超浙江大学管理学院浙江杭州310058

在技术接受模型(TAM)、情绪心理学、神经科学等理论的基础上,以一个电子商务推荐系统为例,通过情景实验的方式考察积极情绪对用户信息技术采纳行为的影响。对实验数据的统计分析表明积极情绪正向影响用户对信息技术的采纳意向,并存在直... 详细信息

在技术接受模型(TAM)、情绪心理学、神经科学等理论的基础上,以一个电子商务推荐系统为例,通过情景实验的方式考察积极情绪对用户信息技术采纳行为的影响。对实验数据的统计分析表明积极情绪正向影响用户对信息技术的采纳意向,并存在直接和间接相结合的影响模式。即积极情绪既直接提高采纳意向,也同时通过感知风险、感知有用性和感知易用性作为不完全中介变量提高采纳意向。在考虑情绪因素后,技术接受理论得到了丰富,也为信息技术推广方获得更高的用户接受程度提供了新的切入点。

关键词：积极情绪信息技术技术接受电子商务推荐系统实验研究

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电子商务推荐系统评述

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福建电脑 2006年第8期22卷 60-61页

作者：王霞上海金融学院信息管理系上海201209

随着电子商务的不断发展,电子商务推荐系统的应用更加广泛。本文介绍评述了电子商务推荐系统的分类、技术、发展趋势等。

关键词：电子商务电子商务推荐系统电子商务推荐系统技术

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电子商务推荐系统顾客满意度模糊评价

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北方经贸 2019年第4期 49-51页

作者：王艳庞秀丽黑龙江大学哈尔滨150080

随着网购的流行,电子商务推荐系统对于顾客网购的决策有一定的影响作用。推荐系统质量的好与坏,需要更加量化的去评价。本文从电子商务推荐系统对顾客满意度的影响因素出发,构建了一个指标评价体系;运用层次分析法客观地对指标体系之间... 详细信息

随着网购的流行,电子商务推荐系统对于顾客网购的决策有一定的影响作用。推荐系统质量的好与坏,需要更加量化的去评价。本文从电子商务推荐系统对顾客满意度的影响因素出发,构建了一个指标评价体系;运用层次分析法客观地对指标体系之间相对重要性进行了指标权重的确定;根据已知的权重进行模糊综合评价。将电子商务推荐系统的顾客满意度情况通过层次分析法和模糊综合评价的综合评价,得出量化的结果。

关键词：电子商务推荐系统顾客满意度模糊评价

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电子商务推荐系统与客户满意度相关性研究

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电子商务 2016年第7期17卷 34-35页

作者：姜书浩张博乐杨滢王丽孟美琛天津商业大学信息工程学院天津商业大学

在电子商务环境下,网站的推荐效果,客户的满意度是企业是否能够保持竞争优势,获取长期利润的关键。本文以推荐系统和客户满意度出发,通过推荐系统的评价指标和客户满意度的影响因素连接两个主体,通过探讨两者的相关性,以达到优化推荐系... 详细信息

在电子商务环境下,网站的推荐效果,客户的满意度是企业是否能够保持竞争优势,获取长期利润的关键。本文以推荐系统和客户满意度出发,通过推荐系统的评价指标和客户满意度的影响因素连接两个主体,通过探讨两者的相关性,以达到优化推荐系统,提高客户满意度,最大化企业的长期利润的最终目的。

关键词：电子商务推荐系统评价指标客户满意度

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电子商务推荐系统中的协同过滤推荐

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信息系统工程 2019年第3期32卷 110-110,112页

作者：刘俊杰内蒙古师范大学

对电子商务推荐系统进行分析和研究,无论对社会,还是对企业,经济价值都非常高。针对于电子商务推荐系统而言,关键的一个环节就是用户模型的构建。分研和研究推荐算法和技术,是研究推荐系统的焦点。在整个电子商务推荐系统中,推荐算法是... 详细信息

对电子商务推荐系统进行分析和研究,无论对社会,还是对企业,经济价值都非常高。针对于电子商务推荐系统而言,关键的一个环节就是用户模型的构建。分研和研究推荐算法和技术,是研究推荐系统的焦点。在整个电子商务推荐系统中,推荐算法是重点,对于推荐的结果,推荐算法性能具有决定性的作用。至今为止,在个性化推荐技术中,最成功的就是协同过滤推荐技术,该技术决策的基础不是分析内容,而是人,也是该技术突出的优点。

关键词：电子商务推荐系统协同过滤推荐算法解决方法

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电子商务推荐系统综述及发展研究

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电子商务 2013年第12期14卷 58-60页

作者：赵良辉熊作贞五邑大学经管学院

本文在现有文献的基础上给出了推荐系统的定义及其发展历史,比较了推荐系统中的几种常用的推荐算法及其优缺点,总结了推荐系统的体系结构和未来研究的重点,难点及其热点,最后论述了电子商务企业在实际应用中如何利用推荐系统带来价值。

关键词：电子商务推荐系统

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电子商务推荐系统与用户行为的相关研究综述

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中国电子商务 2013年第23期 7-7,9页

作者：曹杜鹃湘潭大学商学院湖南湘潭411105

随着网络信息超载问题的出现和电子商务的快速发展，电子商务推荐系统受到了众多的关注和研究。本文对近几年在国内外电子商务推荐系统的研究进行了综述，着重分析了用户对电子商务推荐系统的评价，以及电子商务推荐系统对用户行为的影... 详细信息

随着网络信息超载问题的出现和电子商务的快速发展，电子商务推荐系统受到了众多的关注和研究。本文对近几年在国内外电子商务推荐系统的研究进行了综述，着重分析了用户对电子商务推荐系统的评价，以及电子商务推荐系统对用户行为的影响，最后尝试给出了今后有待深入研究的重点和方向。

关键词：电子商务推荐系统用户评价用户行为

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