基于粗糙集和論域最近鄰的協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)的普及使用以及電子商務(wù)的發(fā)展讓用戶可以享受電子商務(wù)系統(tǒng)提供的越來越多的服務(wù)，隨即而來的是信息的急劇膨脹，“信息過載”、“資源迷向”等問題相繼出現(xiàn)，大量的信息經(jīng)常會讓用戶無法找到自己的商品。所以，如何為用戶提供快捷、準(zhǔn)確的服務(wù)，滿足用戶的個(gè)人需求，逐漸成為人們關(guān)注和探索的熱點(diǎn)。這導(dǎo)致傳統(tǒng)的信息檢索業(yè)務(wù)演化為個(gè)性化信息推薦系統(tǒng)。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)不但能幫助用戶找到商品，完成購買過程，還可以有效地幫助電子商務(wù)系統(tǒng)保留客戶、提高網(wǎng)站的銷售量

2、。這些優(yōu)勢讓電子商務(wù)推薦系統(tǒng)在這幾年得到了長足而有效地發(fā)展，但是隨著推薦系統(tǒng)進(jìn)一步地普及，其應(yīng)用也出現(xiàn)譬如數(shù)據(jù)稀疏性和推薦實(shí)時(shí)性等一系列問題。本文對電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中協(xié)同過濾推薦算法的設(shè)計(jì)等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了有效的探索和研究，取得了較好地效果。 本文首先分析了當(dāng)今電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀以及研究意義，對個(gè)性化推薦系統(tǒng)中主流的推薦算法進(jìn)行了介紹，并詳細(xì)討論了基于協(xié)同過濾推薦算法的相關(guān)情況。在總結(jié)了傳統(tǒng)推薦算法的不足之處后，針對電子商