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基于协同过滤技术的电子商务推荐系统

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摘要随着计算机网络的迅速发展,用户网上购物需求也日益增大,推荐系统成为了人们所关注的热点问题,协同过滤技术作为最成功且应用最广泛的推荐算法也得到了广泛关注。本文首先介绍了基于项目的协同过滤技术的基本思想,进而阐述了推荐系统的基本功能和工作流程,最后阐述了推荐系统在电子系统的发展方向和研究重点。

作者布海乔高媛

机构地区天津师范大学计算机与信息工程学院

出处《电子制作》 2013年第17期91-91,共1页 Practical Electronics

关键词协同过滤推荐系统电子商务

分类号 TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]

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参考文献6

1艾丹祥,左晖,杨君.基于三维协同过滤的C2C电子商务推荐系统[J].计算机工程与设计,2013,34(2):702-706. 被引量：6
2杨静.电子商务个性化推荐系统的构建[J].现代计算机,2012,18(19):50-53. 被引量：5
3辛菊琴,蒋艳,舒少龙.综合用户偏好模型和BP神经网络的个性化推荐[J].计算机工程与应用,2013,49(2):57-60. 被引量：28
4马宏伟,张光卫,李鹏.协同过滤推荐算法综述[J].小型微型计算机系统,2009,30(7):1282-1288. 被引量：202
5姚罡,麦永浩,党选举.数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用设计[J].计算机与现代化,2002(12):39-41. 被引量：10
6Gediminas Adomavicius,Ramesh Sankaranarayanan,Shahana Sen,Alexander Tuzhilin.Incorporating contextual information in recommender systems using a multidimensional approach[J].ACM Transactions on Information Systems (TOIS).2005(1) 被引量：3

二级参考文献41

1张光卫,康建初,李鹤松,刘常昱,李德毅.面向场景的协同过滤推荐算法[J].系统仿真学报,2006,18(z2):595-601. 被引量：27
2张海燕,丁峰,姜丽红.基于模糊聚类的协同过滤推荐方法[J].计算机仿真,2005,22(8):144-147. 被引量：25
3吴丽花,刘鲁.个性化推荐系统用户建模技术综述[J].情报学报,2006,25(1):55-62. 被引量：104
4张玉英,孟海东.数据挖掘技术中聚类算法的改进研究[J].包头钢铁学院学报,2005,24(4):338-341. 被引量：4
5王卫平,刘颖.基于客户行为序列的推荐算法[J].计算机系统应用,2006,15(9):35-38. 被引量：12
6游文,叶水生.电子商务推荐系统中的协同过滤推荐[J].计算机技术与发展,2006,16(9):70-72. 被引量：54
7徐义峰,徐云青,刘晓平.一种基于时间序列性的推荐算法[J].计算机系统应用,2006,15(10):23-25. 被引量：5
8贾丽会,张修如.BP算法分析与改进[J].计算机技术与发展,2006,16(10):101-103. 被引量：47
9陈刚,刘发升.基于BP神经网络的数据挖掘方法[J].计算机与现代化,2006(10):20-22. 被引量：14
10王志梅,杨帆.基于Hebbian一致性学习的P2P推荐算法[J].计算机工程与应用,2006,42(36):110-113. 被引量：8

共引文献244

1杨梦月,何洪波,王闰强.基于反事实学习及混淆因子建模的文章个性化推荐[J].计算机系统应用,2020(10):53-60. 被引量：1
2崔岩,祁伟,庞海龙,赵辉.融合协同过滤和XGBoost的推荐算法[J].计算机应用研究,2020,37(1):62-65. 被引量：11
3田春波.基于兴趣点的多维度推荐算法研究[J].电脑知识与技术,2020,0(4):171-172.
4吴飞贤,段华斌,扈乐华,朱珍珠,宋均.基于Spark的商品推荐系统的设计与实现[J].办公自动化,2021,26(3):60-62. 被引量：3
5肖开锋,杨雷.数据挖掘在网上零售中的应用研究[J].商场现代化,2006(10S):81-82.
6付畅俭,冷智花.集成AHP和数据挖掘的个性推荐系统研究[J].计算机工程与应用,2006,42(34):191-193. 被引量：1
7王怀军,李军怀,张璟,楼文晓.基于线性规划的构件优选机制研究[J].西安理工大学学报,2010,26(2):186-191. 被引量：2
8汪静,印鉴.一种优化的Item-based协同过滤推荐算法[J].小型微型计算机系统,2010,31(12):2337-2342. 被引量：25
9张校慧,魏增辉.基于Web日志和聚类的协同过滤推荐算法[J].计算机时代,2011(1):4-6.
10张恺,秦亮曦,宁朝波,李文阁.改进评价估计的混合推荐算法研究[J].微计算机信息,2010,26(36):193-194. 被引量：2

1胡晓超.基于数据挖掘技术的电子商务推荐系统的研究[J].中国新通信,2014,16(17):109-109. 被引量：1
2王霞,刘琴.协同过滤在推荐系统中的应用研究[J].计算机系统应用,2005,14(4):24-27. 被引量：18
3王腊梅.计算机网络安全的防范措施[J].武汉市经济管理干部学院学报,2003,17(2):63-64. 被引量：4
4朱彦华.浅谈网络应用程序的安全性开发[J].计算机安全,2008(5):54-55.
5班洁民.谈谈IDS的发展方向[J].考试（教研版）,2009(7):14-14.
6方霞.计算机网络安全防护[J].电子技术与软件工程,2015(24):219-219. 被引量：1
7唐晓玲.基于本体和协同过滤技术的推荐系统研究[J].情报科学,2013,31(12):90-94. 被引量：5
8杨莉云.协同过滤技术中相似度计算问题研究[J].福建电脑,2010,26(6):31-31.
9王顺东,雨爱华,陈泽军.协同过滤推荐系统分析[J].计算机光盘软件与应用,2012,15(12):152-152.
10刘霄宇,向禹.数字签名技术的认证和分类[J].科技传播,2013,5(17):218-218.

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