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[期刊] 运筹与管理  [作者] 崔春生  王梦冉  王国成  
为研究电子商务内容推荐算法,论文从电子商务推荐系统中的瓶颈问题——相似度计算出发,借助可拓学的方法进行分析。论文将可拓学中基元的表示方法引入推荐算法中,并采用关联函数和可拓距的思想,实现了产品的表示和相似度计算,进而得到了一种新的内容推荐算法。然后通过实例分析对算法进行验证,确认了方法的可靠性和有效性。论文的研究将可拓学思想引入到推荐算法中,这对可拓思想的应用以及推荐算法的实现都起到了有益的作用。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘胜华  董利红  
[期刊] 图书馆杂志  [作者] 郭秋萍  王全兰  
基于Web挖掘的理论与技术,设计了一个图书馆服务推荐系统模型。该模型采用离线部分挖掘与在线部分挖掘相分离的思路,解决了服务推荐的实时性与准确性的平衡问题。并重点针对在线部分的推荐算法,给出了具体构建方法及其实现过程,为同类研究提供了一种有益参考。
[期刊] 物流技术  [作者] 金春华  
如何针对不同客户的偏好来创建高质量的服务已经成为目前旅游管理者所关注的问题。为了能够满足这些需要,提出了一种基于RFID技术的路径推荐算法。该算法基于用户所提交的期望访问地点,来推荐相关的路径。对于访问地点以及时间戳分析的数据是基于RFID技术获得的,并且存储在路径数据库中。首先提出RFID概率事件兴趣点序列的发现算法;其次,根据用户提交的路径推荐要求,基于前面得出的兴趣点序列,提出路径推荐算法;最后,通过模拟实验证明算法的有效性。
[期刊] 情报科学  [作者] 申彦  宋新平  聂鹏  
【目的/意义】针对主流APPS推荐系统一般仅能推荐同类别APPS的现状,提出了一种基于协同过滤的APPS跨类别推荐算法(APPSR)。【方法/过程】该算法先对APPS进行聚类,考虑APPS簇间相似度,对未评分APPS进行评分预测,构建无缺失的用户-APPS评分矩阵。在传统协同过滤技术的基础之上,引入了时间权重函数与热门APPS惩罚机制,体现了用户兴趣的时效性,消除了热门APPS对推荐结果的影响。根据不同用户对多种APPS的评分,预测用户对其它类别APPS的喜好,为用户提供跨类别的APPS个性化推荐。【结果
[期刊] 图书情报工作  [作者] 崔春生  齐延信  田哲  史昱  
针对目前电子商务推荐系统中存在的核心问题———相似度,提出借助Vague集理论研究推荐系统的思想。电子商务过程中顾客行为不确定性的存在,为Vague集的引入提供理论基础。商品推荐依赖的是商品间或顾客间的相似程度,而相似度的计算正是Vague集研究较为成熟的一个领域。根据一般电子商务购物方式,确定不同的顾客类型,在顾客分类的基础上,利用统计方法定义商品的Vague值,实现电子商务推荐系统与Vague的完美结合,并通过相似度的计算验证该方法的有效性,从而为推荐系统的研究提供新的思路和方法。
[期刊] 现代管理科学  [作者] 赵晓煜  丁延玲  
文章首先简要介绍了电子商务个性化推荐系统的概念、分类及作用,并综述了几种主要的协同过滤推荐技术;然后针对当前推荐系统的缺点提出了基于顾客交易数据的协同过滤推荐方法;最后简单评述了电子商务个性化推荐领域所面临的挑战及需解决的问题。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 李吉  黄微  郭苏琳  
[目的 /意义]微博对用户获取信息和建立社交网络具有重要作用。提出一种基于相似度和信任度融合的微博内容推荐方法,能够从用户需求出发进行个性化微博内容推荐,对提高微博服务质量、改善信息过载问题具有意义。[方法/过程]基于相似度和信任度融合算法,构建微博内容推荐模型,以新浪微博为研究对象,采用编程方式获取汽车、体育、运动健身、互联网和财经5个领域的数据,展开用户相似度与信任度计算的实验分析和比较。[结果/结论]分析结果显示该方法可以有效表示和挖掘微博内容,改善微博推荐的准确性和用户满意度。
[期刊] 国际商务(对外经济贸易大学学报)  [作者] 金丹  张娇娇  李依玲  崔立新  
互联网上信息资源的爆炸式增长,给用户带来了信息过载问题,不明确的用户需求更是对搜索引擎提出了更大的挑战。个性化推荐系统实现了用户和信息资源的紧密连接。目前,协同过滤算法是个性化推荐系统中使用最广泛的算法。然而随着用户数量和信息资源的不断骤增,数据不可靠、稀疏性以及及时性等问题严重影响着推荐系统的推荐质量。因此,基于现有协同过滤技术在时间和空间的维度上对传统算法从三方面进行了改进:在空间上构造情感得分矩阵并结合评分矩阵以缓解用户主观评分不可靠问题;在时间上引入时间权重因子模拟用户的兴趣迁移以缓解数据稀疏性和及时性问题;结合用户兴趣分布相似度和评分相似度来进一步保证推荐质量。同时,以电影推荐系统为例验证改进协同过滤算法的推荐质量,结果表明,相较于传统算法,改进的算法其推荐效果更优。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 翟丽丽  邢海龙  张树臣  
在移动电子商务环境下,提出一种基于情境聚类优化的协同过滤算法,该方法结合了移动电子商务情境特点,采用K-means算法对移动电子商务用户进行情境聚类,并结合萤火虫算法对初始点进行改进,在此基础上进行协同过滤提高推荐结果的准确性。实验结果表明,该方法具有较好聚类结果和较高的推荐准确率。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 贺桂和  曾奕棠  
针对当前电子商务平台商品推荐中存在的不足,提出借助于本体技术和Agent技术,实现基于情境感知的电子商务平台个性化商品的推荐。对电子商务平台的情境要素进行了分析,探讨了电子商务平台情境感知的内涵;构建基于情境感知的电子商务平台个性化商品推荐模型,分析模型的组成部分;对模型运行的基本流程进行了介绍,重点分析情境获取、情境处理和规则匹配的实现方法;并对情境本体和商品本体的构建思路进行了分析。
[期刊] 企业经济  [作者] 邓晓辉  漆强  
随着互联网的普及和电子商务的发展,商品推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容,越来越多地受到研究者的关注。本文探讨了电子商务系统的构成、研究内容、研究现状,分析了目前有的推荐系统存在的缺陷和问题,提出了未来电子商务推荐系统研究的发展方向。
[期刊] 现代情报  [作者] 孙雨生  张晨  任洁  朱礼军  
本文从用户兴趣建模、推荐机制、信息资源管理三方面阐述了国内电子商务个性化推荐研究进展:用户兴趣建模研究用户兴趣模型表示、初始化、进化;推荐机制按实现方式分协同过滤推荐、基于内容推荐、基于规则推荐、基于知识推荐、基于效用推荐、基于人口统计推荐、混合推荐;信息资源管理研究集中在数据挖掘和存储。
[期刊] 预测  [作者] 宋光兴  曹春方  
电子商务的飞速发展改变了人们传统的购物模式,目前网上商家的信用主要通过在线信誉管理系统的信用评分体现出来。本文考虑交易的时间及价值因素,利用加权平均法改进目前许多网站使用的在线信用分集结方法,并把这种方法与网站的推荐功能相结合,从而使得在线信用分更具参考价值。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 颜端武  陶志恒  李兰彬  
文章研究了一种基于HDP主题模型的主题文献自动推荐方法,并将其应用于专题情报服务领域知识库构建平台系统的开发。该方法在中文分词和词性标注的基础上,进行文献特征的预筛选获得特征词频分布矩阵,通过HDP主题模型生成各文献与文献集的主题分布矩阵,利用余弦相似度计算与时间阈值加权,生成每篇文献的相关文献集并进行主题文献自动推荐。选取雷达领域语料为样本,在面向专题情报服务的领域知识库构建平台系统中进行了主题文献推荐的模块设计和实际应用。
文献操作() 导出元数据 文献计量分析
导出文件格式:WXtxt
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