網(wǎng)絡(luò)化主動(dòng)營(yíng)銷模式下推薦系統(tǒng)中協(xié)同過濾技術(shù)的研究與探討.pdf

1、隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，人們已經(jīng)進(jìn)入了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)不僅為企業(yè)提供了便捷的信息收集方式，協(xié)助企業(yè)開拓市場(chǎng)，而且為企業(yè)提供了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)化的商務(wù)平臺(tái)。企業(yè)借助于互聯(lián)網(wǎng)，利用電子信息手段進(jìn)行一系列商務(wù)活動(dòng)，加強(qiáng)了企業(yè)與用戶間的溝通與聯(lián)系；同時(shí)通過在已有的企業(yè)營(yíng)銷網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)建推薦系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化主動(dòng)營(yíng)銷模式。在此模式下企業(yè)不但能夠主動(dòng)收集用戶的各類信息，了解用戶的需求，而且還能夠以主動(dòng)的營(yíng)銷行為去影響用戶的行為和選擇。這樣，一方面實(shí)現(xiàn)

2、了企業(yè)以銷售產(chǎn)品為核心到以滿足用戶需求為核心的策略轉(zhuǎn)變，另一方面也方便了用戶找到自己滿意的產(chǎn)品。 推薦系統(tǒng)雖然已經(jīng)在電子商務(wù)、電子圖書館等領(lǐng)域有著較廣泛的應(yīng)用，但隨著其系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)大，它還面臨著一系列的技術(shù)挑戰(zhàn)。針對(duì)當(dāng)前推薦系統(tǒng)所面臨的問題，本文對(duì)推薦系統(tǒng)中廣泛采用的協(xié)同過濾技術(shù)進(jìn)行了深入的研究，詳盡分析了現(xiàn)有協(xié)同過濾技術(shù)存在的不足和面臨的挑戰(zhàn)，提出一種協(xié)同過濾推薦改進(jìn)算法——基于項(xiàng)目特征相似和關(guān)聯(lián)規(guī)則的協(xié)同過濾推薦算法，來解決

3、傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法所面臨的“稀疏性問題”和“第一評(píng)價(jià)問題”，采用了一種新的項(xiàng)目相似性度量方法來提高推薦質(zhì)量，進(jìn)一步地根據(jù)實(shí)際用戶需求構(gòu)建了多功能個(gè)性化推薦系統(tǒng)原型。 本文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排如下： 首先，介紹推薦系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀以及相關(guān)技術(shù)，分析在網(wǎng)絡(luò)化主動(dòng)營(yíng)銷模式下的推薦系統(tǒng)所具有的特點(diǎn)，闡述了論文研究的目標(biāo)和意義。 其次，系統(tǒng)地剖析了目前被廣泛采用的經(jīng)典推薦算法各自的優(yōu)勢(shì)與存在的不足，并深入研究了推薦系統(tǒng)中應(yīng)

4、用最為廣泛的協(xié)同過濾技術(shù)，著重地針對(duì)“稀疏性問題”和“第一評(píng)價(jià)問題”提出了一個(gè)有效的協(xié)同過濾推薦改進(jìn)算法。 再次，通過采用協(xié)同過濾技術(shù)研究領(lǐng)域的權(quán)威實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，完成了對(duì)文中提出的基于項(xiàng)目特征相似和關(guān)聯(lián)規(guī)則的協(xié)同過濾推薦算法的科學(xué)、有效地測(cè)試與評(píng)估，實(shí)驗(yàn)性地驗(yàn)證了該算法的合理性、有效性和創(chuàng)新性。 最后，基于某企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用需求，構(gòu)建了一個(gè)多功能個(gè)性化推薦系統(tǒng)原型，將文中提出的協(xié)同過濾推薦改進(jìn)算法有效地結(jié)合到系統(tǒng)原型設(shè)計(jì)方案