基于知識(shí)重用的移動(dòng)電子商務(wù)群推薦算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和快速擴(kuò)張，信息爆炸的時(shí)代來(lái)臨，網(wǎng)上各種各樣的信息層出不窮，用戶(hù)面對(duì)龐大的信息不可能去逐一甄別，隨之而來(lái)誕生了推薦系統(tǒng)。與此同時(shí)社交網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始步入生活的方方面面，越來(lái)越多的群體消費(fèi)行為開(kāi)始產(chǎn)生，尤其在移動(dòng)端，聚會(huì)聚餐、團(tuán)購(gòu)、組團(tuán)旅游等等只需要點(diǎn)擊幾下手機(jī)就行。目前針對(duì)個(gè)體用戶(hù)的推薦系統(tǒng)發(fā)展迅速，并應(yīng)用于很多大型網(wǎng)站中，但是針對(duì)團(tuán)體用戶(hù)的推薦研究較少，尚未有統(tǒng)一規(guī)范的算法和評(píng)價(jià)方法。本文通過(guò)采用知識(shí)重用的方法，來(lái)提高推薦系統(tǒng)

2、的表現(xiàn)結(jié)果，并應(yīng)用于移動(dòng)電子商務(wù)的群推薦系統(tǒng)當(dāng)中。
　　本文實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)為移動(dòng)端的用戶(hù)的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，采用群推薦的方式。群推薦一方面迎合了越來(lái)越多的集體消費(fèi)活動(dòng)行為，另一方面也會(huì)提高推薦系統(tǒng)的多樣性，覆蓋更廣的用戶(hù)需求。首先，本文針對(duì)隱含信息反饋的數(shù)據(jù)集，提出了獲取隱含信息的方法，來(lái)刻畫(huà)和描述用戶(hù)的偏好模型。并且提出了一種群推薦用戶(hù)分組的方式。通過(guò)基于項(xiàng)目推薦的方法，先將可能潛在偏好相同的用戶(hù)聚集到一個(gè)群里，從而提高群推薦的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)