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[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。
关键词：
推荐系统 Vague集 相似性 电子商务
[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。
关键词：
电子商务 推荐系统 协作过滤 个性化推荐
[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。
关键词：
可拓学 推荐系统 内容推荐算法
[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。
关键词：
电子商务 推荐系统 协同过滤 交易数据
[期刊] 软科学
[作者]
杨东辉 万杰 于光 刘金福 于达仁
将影响社会化推荐的三种因素分别量化，建立了与微博社会网络一一映射。然后，基于Ｋａｒｈｕｎｅｎ－Ｌｏéｖｅ（ＫＬ）变换方法，计算出了同一主题下积极性和消极性文本平均距离。最后，将社会网络信息与情感相似结合形成修正的情感相似度量方法，利用修正相似度方法构建了新的社会化推荐系统。基于微博数据的实证计算和分析显示：经过变换后的用户相似度可以得到不同程度的提高；利用修正相似度方法构建的微博社会化推荐系统更符合用户心理偏好。
关键词：
微博 社会化推荐 KL变换 相似度修正
[期刊] 图书情报工作
[作者]
曹高辉 毛进
针对B2C电子商务系统中"信息过载"与"信息缺失"共存的问题,在综合分析电子商务个性化推荐技术和协同标注基础上,提出采用协同标注方法构建推荐系统为顾客提供个性化的商品信息,描述该系统的总体结构,并对系统中的概念生成器、查询分析器、商品标签地图等功能模块进行详细论述。
关键词：
推荐系统 协同标注系统 概念空间
[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。
关键词：
情境感知 电子商务平台 个性化 推荐服务
[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]
余以胜 陈咏晖
[目的/意义]挖掘潜在好友关系并进行精准的好友推荐服务,已成为社交网络领域研究的热点,基于用户属性—关系相似度的好友推荐模型研究旨在增强用户忠诚度以及在线社区活跃度,提升社区的信息服务准确性和效率。[方法/过程]通过融合用户链接关系与属性特征,提出用户属性—关系相似评价体系;采用因子分析法,计算得出各项目权重以及综合得分;据此构建社交网络相似度矩阵,基于派系划分方法,对用户进行划分分区,最终实现好友推荐服务。[结果/结论]实验结果表明,运用派系划分的基于用户属性—关系推荐模型在推荐列表长度受限情况下的整体表现较优,有效提高推荐精准度。
[期刊] 中国流通经济
[作者]
王兴芬 杜惠英
买家在线评论是顾客考核商家信任度的重要依据,对买家评论文本进行分析具有重要意义。为更加准确地分析评论信息内容,挖掘其真实推荐价值,可从评论文本分析着手构建新的信任推荐模型。一方面,针对好、中、差三类评论与所对应评论内容不匹配的现象,构建评论文本中心度因子和评论情感因子,同时综合考虑交易时间、金额等因素,引入反馈机制,建立一种全面客观的推荐模型;另一方面,结合算法编程对模型进行模拟仿真实现,有效挖掘评论的真实推荐价值,提高计算所得信任值对买家决策的参考价值和推荐的可靠性。根据该模型研究结果,为更好地帮助电商提高推荐信任度,帮助买家进行购买决策,对电商和在线平台而言,一定要在保障产品质量的同时,努力提高在线评论信息获取的便捷度和内容的可信度,提高推荐参考价值,确保用户信息与财务安全,增强买家信任感;对买家而言,一定要提高在线评论信息分辨能力,合理挖掘买家在线评论所体现的信息,科学判断电商平台信誉度,并由此形成更为理性的消费,更好地保障自身权益;对监管机构而言,一定要切实发挥监督管理职能,协同电商和消费者营造良好购物环境,确保电子商务健康有序发展。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
纪征
介绍用户兴趣模型、推荐系统以及协同过滤推荐技术、基于内容、基于人口统计、基于知识、基于效用、基于关联规则的推荐技术等主流推荐技术,并对六种推荐技术从应用角度进行深入比较研究,最终提出将协同过滤推荐技术、基于关联规则的推荐技术与基于效用的推荐技术综合运用的组合推荐技术的构思,认为应当构建以用户为中心、基于用户兴趣模型的推荐技术。
关键词：
电子商务 兴趣模型 推荐技术 用户模型
[期刊] 商业经济研究
[作者]
方闽江
近年来，移动电子商务迎来了强劲的发展势头，给用户带来了更为便捷化、多样化的购物体验，线上交易已经成为人们消费的主要模式。与此同时，随着移动电子商务规模逐年扩大，电商平台与商家数量也在急剧增长，如何找到满足用户兴趣的移动电子商务个性化推荐路径至关重要。因此，本文立足于用户兴趣视角，在论述移动电子商务个性化推荐现状与基本理论的基础上，引入基于移动电商用户兴趣的三维空间模型，探讨在该模型基础上实现移动电子商务个性化推荐的路径。
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