池州电子商城系统|池州网上开店_兆易
公司名称：兆易网络
公司网址：www.zhaoyee.com
地址：光谷创业街8栋601
一、引言 电子商务迅猛发展的时代已经到来，网上购物的交易方式正在改变着传统的商业模式。2007年，电子商务的交易额达到了8900亿人民币。面对如此众多的商品，无疑会大大增加用户发现满意商品的困难。于是个性化推荐系统逐渐成为电子商务领域中的一项重要的研究内容，得到了广泛关注。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心，它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型，满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求，产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。 协同过滤推荐是迄今为止最成功的个性化推荐技术，被应用到很多领域中，协同过滤相当突出的优点是其决策基础是“人”而不是“内容的分析”，能针对任何形态的内容进行过滤，更能处理相当复杂和艰难的概念呈现，以获得意料之外的结论。 文章重点研究电子商务系统中协同过滤推荐算法。 二、电子商务推荐算法的研究 目前的电子商务推荐系统中运用的推荐算法主要可分为三大类：基于内容的推荐算法(Content-based Recommendation Algorithm）、基于规则的推荐算法(Rule-based Recommendation Algorithm)和协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering Recommendation Algorithm）。 1.基于内容的推荐算法是信息过滤研究的派生和继续 基于内容的推荐系统需要分析资www.ieyou.net源内容信息，根据用户兴趣建立用户档案(Profile）,用户档案中包含了用户的品位、偏好和需求信息。然后根据资源内容与用户档案之间的相似性向用户提供推荐服务。在一个这样的系统中,通常采用相关特征来定义所要推荐的物品。 |
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