摘要
个性化推荐是根据不同顾客的偏好和特质做出针对于特定顾客的精确的推荐,是智能的信息挖掘过程。本文主要介绍了电子商务推荐系统中采用的模型和几中常用的推荐技术。
出处
《科技视界》
2016年第19期177-177,共1页
Science & Technology Vision
参考文献5
-
1朱岩,林泽楠.电子商务中的个性化推荐方法评述[J].中国软科学,2009(2):183-192. 被引量：52
-
2Kun Chang Lee,Soonjae Kwon.Online Shopping recommendation mechanism and its influence on consumer decisions and behaviors:A causal map approach[J].Expert Systems with Applications.2008,35(4):1567-1574P. 被引量：1
-
3http://developer.51cto.com/art/201508/487520.htm 2015-08-05[EB/OL]. 被引量：1
-
4http://news.yesky.com/prnews/10/99044510.shtml 2015-12-01[EB/OL]. 被引量：1
-
5https://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/11/2495963.html[EB/OL]. 被引量：1
二级参考文献31
-
1Abbattista F. , Degemmis M. , Fanizzi N. , et al. Learn ing User Profiles for Content - Based Filtering in e - Commerce [R]. SSRN. 被引量：1
-
2Balabanovic M. and Shoham Y. , Fab: Content - Based Collaborative Recommendation. Communication of the ACM [J]. 1997,40(3):66 -72. 被引量：1
-
3Bo Xiao. Izak Benbasat. E -Commerce Product Recommendation Agents: Use, Characteristics, and Impact[J]. MIS Quarterly, 2007,31 ( 1 ) :137 -209. 被引量：1
-
4Breese, J. S. , Heckerman, D. , & Kadie, C. Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering [ C]. Proceedings of the 14th Conference on Uncertainly in Artificial Intelligence, 1998. 43 C52. 被引量：1
-
5Byron L.D. Bezerra, Francisco de A.T. de Carvalho. A Symbolic Approach for Content - based Information Filtering [ J ]. Information Processing Letters,2004, (92) :45 - 52. 被引量：1
-
6CHEN Jian, YIN Jian, HUANG Jin. Automatic Content - Based Recommendation in e -Commerce [ C ]. 2005 Ieee International Conference on e - Technology, e - Commerce and e - Service ( EEE' 05 ) ,2005. 748 - 753. 被引量：1
-
7D. Billsus and M. J. Pazzani. Learning Collaborative Information Filters. Proceedings of the Fifteenth International Conference on Machine Learning[ C]. Madison, WI, 1998. Morgan Kaufman. 被引量：1
-
8Dan Ariely. John G. Lynch, Jr. Manuel Aparicio IV. Learning by Collaborative and Individual- Based Recommendation Agents [ R ]. SSRN, 2007. 被引量：1
-
9Daniel Fleder. Kartik Hosanagar. Blockbuster Culture' s Next Rise or Fall: The Impact of Recommender Systems on Sales Diversity[ R]. SSRN, JUNE, 2007. 被引量：1
-
10Diehl, K., Kornish, L. J., and Lynch, J. G. Smart Agents: When Lower Search Costs for Quality Information Increase Price Sensitivity [ J]. Journal of Consumer Research,2003,30( 1 ) :56 -71. 被引量：1
共引文献51
-
1范文芳,王千.个性化智能推荐对消费者在线冲动购买意愿的影响研究[J].管理评论,2022,34(12):146-156. 被引量：27
-
2吴恒亮,张巍巍.电子商务推荐系统中推荐技术的比较研究[J].物流科技,2009,32(11):57-59. 被引量：5
-
3张璇,吴清烈.基于TOPSIS算法的个性化推荐研究[J].情报杂志,2009,28(12):127-130. 被引量：10
-
4李容.基于K均值聚类算法的图书商品推荐仿真系统[J].计算机仿真,2010,27(6):346-349. 被引量：6
-
5项武.基于评分区间相似性的协同过滤推荐算法[J].微电子学与计算机,2010,27(7):125-128. 被引量：1
-
6何波.基于协作过滤的Web智能信息推荐方法[J].图书情报工作,2010,54(19):115-118. 被引量：2
-
7蔡淑琴,张宇,胡慕海,肖泉.基于频繁标引格的移动内容推荐方法研究[J].情报学报,2011,30(7):721-729. 被引量：2
-
8鲍丽倩,陈思璇.基于效用理论的电子商务个性化推荐[J].科技情报开发与经济,2011,21(24):150-153. 被引量：5
-
9王林林,石冰,胡元,邢海华.基于关联图的改进关联规则在推荐系统中的应用[J].山东科学,2011,24(5):76-80.
-
10胡慕海,蔡淑琴,张宇,谭婷婷.情境化信息推荐机制的研究[J].情报学报,2011,30(10):1053-1064. 被引量：21
-
1肖继海,崔晓红,桑莉君.基于Web挖掘的个性化推荐模型[J].福建电脑,2011,27(5):80-81.
-
2宋庆伟,向阳.一种基于自组织映射神经网络的Web页面个性化推荐模型[J].计算机应用与软件,2007,24(2):19-22. 被引量：2
-
3闫东东,李红强.一种改进的基于内容的个性化推荐模型[J].软件导刊,2016,15(4):11-13. 被引量：9
-
4陈传凯,刘晓.基于BP神经网络的B2C网站商品个性化推荐模型[J].中国城市经济,2011(30):305-306. 被引量：1
-
5窦保媛,苏依拉,杨双涛,吉亚图.基于Web日志挖掘的个性化推荐模型的研究[J].内蒙古工业大学学报（自然科学版）,2016,35(3):216-222. 被引量：3
-
6王树锋,王文,费贤举.一种基于上下文信息的个性化推荐模型[J].常州工学院学报,2014,27(2):27-31. 被引量：1
-
7翟鹤.基于隐语义模型和用户信任的个性化推荐模型[J].电脑知识与技术,2016,0(2):104-106. 被引量：1
-
8安政磊,姚文斌.一种基于用户购买意向的个性化推荐模型[J].软件,2015,36(12):80-82. 被引量：5
-
9刘旭东.一种缓解数据稀疏性的协同过滤推荐系统[J].烟台职业学院学报,2011,17(4):57-60.
-
10罗文兵,吴润秀,王明文,朱莹婷,熊超.基于结果聚类分析的个性化推荐模型[J].广西师范大学学报（自然科学版）,2010,28(1):113-116. 被引量：7
