计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2011年
5期
1664-1667
,共4页
兴趣特征%兴趣度%兴趣度矩阵%推荐算法
興趣特徵%興趣度%興趣度矩陣%推薦算法
흥취특정%흥취도%흥취도구진%추천산법
传统的推荐算法一定程度上降低了网络消费者的搜索成本,但难以实时提供消费者满意的推荐服务,也忽略了用户偏好动态转移性.为了提高电子商务系统的推荐质量,从用户偏好的行为特征入手,建立了网络用户的兴趣特征提取模型,并设计了相应的推荐算法.通过对用户兴趣特征提取模型的检验和用户兴趣度矩阵的建立,依据与目标用户偏好相似的邻居用户对商品的兴趣程度预测用户对未浏览商品的兴趣度,并选择兴趣度值较高的N个商品推荐给用户.实验结果表明,在用户偏好动态转移的情况下,所设计的推荐算法的推荐精度和推荐效率明显提高,提高了网络用户的满意度.
傳統的推薦算法一定程度上降低瞭網絡消費者的搜索成本,但難以實時提供消費者滿意的推薦服務,也忽略瞭用戶偏好動態轉移性.為瞭提高電子商務繫統的推薦質量,從用戶偏好的行為特徵入手,建立瞭網絡用戶的興趣特徵提取模型,併設計瞭相應的推薦算法.通過對用戶興趣特徵提取模型的檢驗和用戶興趣度矩陣的建立,依據與目標用戶偏好相似的鄰居用戶對商品的興趣程度預測用戶對未瀏覽商品的興趣度,併選擇興趣度值較高的N箇商品推薦給用戶.實驗結果錶明,在用戶偏好動態轉移的情況下,所設計的推薦算法的推薦精度和推薦效率明顯提高,提高瞭網絡用戶的滿意度.
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