基于電子商務(wù)的推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用


2.41萬字 97頁(yè) 包括外文翻譯，原創(chuàng)作品，通過查重系統(tǒng)


摘 要
隨著電子商務(wù)的發(fā)展，網(wǎng)上購(gòu)物在人們的生活中占的比例越來越大。同時(shí)，電子商務(wù)網(wǎng)站上的產(chǎn)品數(shù)量更加龐大。這不僅給消費(fèi)者帶來了選擇上的困難，也給商家?guī)砹巳绾尾拍茏屜M(fèi)者在海量的商品中發(fā)現(xiàn)自己產(chǎn)品的難題。推薦系統(tǒng)在電子商務(wù)網(wǎng)站上的應(yīng)用解決了這一矛盾。作為推薦系統(tǒng)的重要應(yīng)用領(lǐng)域，許多知名的電子商務(wù)網(wǎng)站，如：亞馬遜、淘寶、當(dāng)當(dāng)?shù)榷歼\(yùn)用個(gè)性化推薦技術(shù)為消費(fèi)者產(chǎn)生商品推薦列表，從而提高自己的銷售額。
本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于推薦技術(shù)的小型電子商務(wù)網(wǎng)站，介紹并比較了當(dāng)前比較流行的幾種推薦算法，從而選擇了，先將用戶聚類，再在聚類中利用基于用戶的協(xié)同過濾算法，找到與用戶相似的用戶，進(jìn)而進(jìn)行基于相似用戶興趣的推薦。以及從商品角度分析的基于物品的關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)的商品維度推薦。通過這種推薦方法可以得到較好的推薦結(jié)果。



關(guān)鍵詞：個(gè)性化推薦；基于用戶的協(xié)同過濾；聚類；關(guān)聯(lián)規(guī)則