基于數(shù)據(jù)挖掘的電子商務推薦技術研究.pdf

1、在大數(shù)據(jù)時代的今天，推薦系統(tǒng)在電子商務平臺得到了廣泛的應用，并且越發(fā)的重視其個性化推薦技術。隨著用戶需求的不斷升級以及應用環(huán)境的多樣化，在數(shù)據(jù)挖掘技術支持下，探究面向用戶的及時、效率高以及精確度達標的推薦系統(tǒng)，成為現(xiàn)階段電子商務平臺發(fā)展的必備工序，有著很好的發(fā)展前途。
　　本文開篇先介紹了電子商務平臺現(xiàn)階段國內外的研究成果及其相關概念作為理論基礎，重點介紹了基于用戶偏好的隱式協(xié)同過濾算法，介紹了其相關概念給出了現(xiàn)階段顯式算法的不足

2、之處，給出算法設計及其算法過程，簡單介紹了旅游商務網(wǎng)站的實現(xiàn)過程，以及用它作為實驗平臺給出隱式隱式協(xié)同算法的實驗驗證。
　　本文主要研究內容如下:
　　(1)研究了現(xiàn)階段電子商務的背景以及研究成果，重點介紹了協(xié)同過濾算法，給出該算法存在的不足之處（三大問題）。
　　(2)根據(jù)商品購買者顯式評分引起的數(shù)據(jù)稀疏性問題，進而使推薦的精確度減少，重點研究了一種基于用戶偏好的隱式協(xié)同過濾算法，并著重研究了隱式協(xié)同過濾中的客戶近鄰