现代计算机(专业版)
現代計算機(專業版)
현대계산궤(전업판)
MODERN COMPUTER
2011年
4期
68-71
,共4页
日志分析%用户聚类%协同过滤%电子商务
日誌分析%用戶聚類%協同過濾%電子商務
일지분석%용호취류%협동과려%전자상무
协同过滤算法近年来在电子商务推荐系统中得到了广泛的应用,但该算法也存在数据稀疏性和缺乏个性化等问题,这些问题影响了推荐算法的效率和准确性.主要针对以上问题,提出引入Web日志分析的协同过滤算法,将用户对商品的隐性兴趣转化为显性兴趣,同时利用用户聚类等相关技术,不仅解决数据稀疏的问题也提高推荐的准确性.
協同過濾算法近年來在電子商務推薦繫統中得到瞭廣汎的應用,但該算法也存在數據稀疏性和缺乏箇性化等問題,這些問題影響瞭推薦算法的效率和準確性.主要針對以上問題,提齣引入Web日誌分析的協同過濾算法,將用戶對商品的隱性興趣轉化為顯性興趣,同時利用用戶聚類等相關技術,不僅解決數據稀疏的問題也提高推薦的準確性.
협동과려산법근년래재전자상무추천계통중득도료엄범적응용,단해산법야존재수거희소성화결핍개성화등문제,저사문제영향료추천산법적효솔화준학성.주요침대이상문제,제출인입Web일지분석적협동과려산법,장용호대상품적은성흥취전화위현성흥취,동시이용용호취류등상관기술,불부해결수거희소적문제야제고추천적준학성.
