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基于领域知识与顾客购买倾向相关联的事实,从知识表示、知识获取、系统实现三个方面研究了个性化协同商务推荐系统的实现策略。知识表示研究了自然语言的本体表示,主要包括:知识本体描述、模糊关系设计、概念关联抽象和公理修正四个部分;知识获取采用多层次领域知识获取和基于数据挖掘的智能知识获取两种方法,对知识的形式化和结构化进行了研究;基于J2EE技术创建了由客户端、服务器端、存储系统组成的协同商务推荐系统的结...
本文针对电子商务推荐系统中各种推荐技术的不足,提出推荐策略的自适应方法。用二元组<用户知识, 推荐商品>代表推荐环境的根本特征,采用ART神经网络进行自学习,获取推荐环境的不同聚类,每个聚类代表了某种推荐环境,对推荐结果的反馈情况进行统计分析,确定每个聚类的最佳推荐技术。向用户推荐商品时,根据用户所在聚类采用具有最佳推荐质量的推荐技术向用户作出推荐。整个系统的工作过程不需要人工干预,具有自适应性。
传统的协作筛方法存在的主要问题是需要人为地提供评价,该文对其进行了改进,根据用户事务模式自动获取用户评价,构建评价矩阵。针对现有个性化信息推荐系统存在的问题,将Agent应用到电子商务个性化信息推荐,引入设计的协作筛方法,设计了基于Agent的电子商务协作推荐系统(ECCRS)。ECCRS是基于服务器端的电子商务协作推荐系统,它考虑了用户访问页面的时间特性,不需要用户注册,在推荐时考虑了页面的新颖...
在简要介绍移动电子商务个性化推荐系统概念的基础上,给出了移动商务推荐系统EMC-PRS的模块结构。重点分析比较了基于最近邻居的协同过滤算法和基于项目评分预测的协同过滤算法。经测试发现,基于项目评分预测的血通过率推荐算法可以显著提高个性化推荐系统推荐质量。

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