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考虑时间因素的推荐方法研究

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摘要在信息爆炸的时代,如何挖掘现存的海量信息价值成为各企业的重点。针对当前存在推荐内容陈旧及数据稀疏导致的推荐不精确问题,在对比分析现存推荐方法后提出考虑时间因素给用户和产品带来的影响,以提高推荐精度的方法。

作者郑茹

机构地区山西大学

出处《经济研究导刊》 2018年第11期92-92,157,共2页 Economic Research Guide

关键词遗忘函数协同过滤产品推荐

分类号 F49 [经济管理—产业经济]

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参考文献2

1姜有辉,高琳琦.电子商场中的个性化推荐研究与应用[J].商场现代化,2006(11X):121-122. 被引量：3
2杨博,赵鹏飞.推荐算法综述[J].山西大学学报（自然科学版）,2011,34(3):337-350. 被引量：87

二级参考文献16

1高琳琦,李龙洙.基于顾客行为的产品推荐方法[J].计算机工程与应用,2005,41(3):188-190. 被引量：12
2刘桂清,张秀娟,张志强.浅谈网络营销战略分析[J].现代情报,2005,25(12):167-168. 被引量：1
3徐家旺.基于电子商务的一对一营销若干问题探讨[J].商场现代化,2006(01Z):136-137. 被引量：4
4黄聚河.网络营销中的顾客忠诚度培养问题研究[J].全国商情,2006(2):67-69. 被引量：11
5李颖,柏静,张书健.网络营销中留住顾客的策略链研究[J].情报杂志,2006,25(2):141-143. 被引量：1
6张锋,常会友.基于分布式数据的隐私保持协同过滤推荐研究[J].计算机学报,2006,29(8):1487-1495. 被引量：17
7陈健,印鉴.基于影响集的协作过滤推荐算法[J].软件学报,2007,18(7):1685-1694. 被引量：59
8廖晓淇.中国电子商务报告(2004-2005年).http://xxhs.mofcom.gov.cn/subject/dzshwbg/index.shtml.2006.5 被引量：1
9张光卫,李德毅,李鹏,康建初,陈桂生.基于云模型的协同过滤推荐算法[J].软件学报,2007,18(10):2403-2411. 被引量：197
10张子柯,吕琳媛,刘建国,周涛.基于关键词的语义动力学实证分析[J].复杂系统与复杂性科学,2008,5(1):37-42. 被引量：3

共引文献88

1梁莉莉,布瑞丰.非遗视频直播的技术逻辑及其潜在风险——基于抖音平台的“田野”观察[J].青海民族研究,2022,33(3):136-141. 被引量：7
2龚松杰.电子商务中协同过滤推荐技术研究[J].商场现代化,2008(3):130-130. 被引量：1
3杨丽丽,年梅,杨婷婷.个性化网络教学资源系统[J].计算机系统应用,2012,21(6):174-177. 被引量：2
4程红斌,黄美荣,杨瑞娟,张晓丰.基于自主化情报定制的新型发布/订阅系统研究[J].空军雷达学院学报,2012,26(3):185-188. 被引量：6
5李东勤.电子商务中个性化推荐系统的研究[J].现代计算机（中旬刊）,2012(10):3-8. 被引量：2
6占亿民,李鑫,胡俊,冒海波.基于大数据的云媒体电视全局业务智能技术[J].广播与电视技术,2013(9):83-84. 被引量：10
7郭双宙.基于Hadoop和Mahout的分布式推荐引擎的设计[J].科技情报开发与经济,2014,24(7):119-121. 被引量：1
8杨峰.基于信息协同过滤的电子政务推荐服务系统研究[J].情报探索,2014(10):79-81. 被引量：1
9杨国林,王飞,贺慧.基于数据挖掘的图书馆数据预处理方法研究[J].电子设计工程,2015,23(3):26-29. 被引量：11
10祝奇伟,陈家琪.一种改进相似度计算方法的协同过滤推荐算法[J].信息技术,2015,39(3):13-16. 被引量：8

1倪满满.基于ALS模型协同过滤推荐算法的优化[J].计算机与现代化,2018(2):76-79. 被引量：4
2王林,刘继源,马安进.基于兴趣衰减的个性化排序算法[J].计算机工程,2017,43(9):214-219. 被引量：4
3段立峰.用户特征和项目属性相融合的协同过滤推荐算法[J].微型电脑应用,2018,34(4):76-79. 被引量：2
4张志强,李改.BC-AW协同过滤推荐算法研究[J].计算机系统应用,2018,27(5):198-202. 被引量：1
5曹霞,谢颖华.基于Hadoop的协同过滤并行化算法[J].计算机系统应用,2018,27(5):166-170. 被引量：5
6魏港明,刘真,李林峰,张猛.加入用户对项目属性偏好的奇异值分解推荐算法[J].西安交通大学学报,2018,52(5):101-107. 被引量：13
7陈冬林,夏琪,代四广.基于客户Web时空行为轨迹的兴趣点预测方法[J].科技导报,2018,36(7):74-79.

经济研究导刊

2018年第11期

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