协同电子商务论文范文-谈谈基于案例推理的电子商务推荐系统word版下载

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1、协同电子商务论文范文:谈谈基于案例推理的电子商务推荐系统word版下载导读：本论文是一篇关于基于案例推理的电子商务推荐系统的优秀论文范文，对正在写有关于协同论文的写作者有一定的参考和指导作用,论文片段：decay:dovelopingatwo-stagccollaborativcrccommcndsystorn.ElectronicCommerceResearchanApplications,2009,8(3)：117-129.张矍，夏国平，李雪峰.基于案例推理的垫子商务个性化推荐系统•计算机工程，2007,20(33)：187-189.曾子明•基于Ag

2、ent和CBR的电子商务推荐系统模型研究•现代情报，2008,3：209-213・王莉红摘要：为了进一步提高推荐系统的性能，通过分析协同过滤算法和CBR的潜在假设，从理论上证明了CBR能够提升基于协同过滤技术的推荐系统的理由，在上述理论的基础上提出了一种系统框架，该框架的离线部分能够提升推荐系统的实时响应和推荐精度，最后，结合CBR提出了一种算法在事例修改和重用阶段生成适合的推荐列表。关键词：协同过滤；事例分析推理；电子商务；推荐系统1007-9599(2013)03-0000-021引言随着互联网的普及和电商的飞速发展，出现了信息过载［1］的局面，电子

3、商务推荐系统应运而生。目前国内外对推荐系统的研究主要集中在对推荐技术的研究上[2-3],文献[4]-[5]基于CBR的推荐系统。本文的组织结构如下：首先，介绍了协同过滤和案例分析的相关知识，研究了案例分析是怎样解决传统的协同过滤算法的缺陷的；其次，提出了一种解决方案和框架；最后，强调了这种策略的优势。2预备知识2.1协同过滤技术3本文的工作3.1协同过滤技术和CBR的比较协同过滤算法和CBR相应的步骤是非常类似的。协同过滤的第一步是获得用户对项目的评分，对应于CBR的理由输入和新事例的表示；在接下来的步骤协同过滤从数据库中找出最近邻居集而CBR也在事例库

4、中检索；协同过滤的预测这一步将特定项目的预测评分值计算出来再将评分数最高的前N项推荐给当前用户，与此相类似的是CBR的修改和重用步骤，通过对当前解决方案的修改来为新理由提供更好的解决策略；最后，协同过滤和CBR都有保留这一步。3.2基于协同过滤和CBR的推荐框架本文采用CBR和协同过滤算法相结合的方式来提高推荐系统的实习性和推荐精度(3)事例的修正和重用(4)事例保留在事例保留的阶段，首先设置一个阙值，如果最高相似度大于这个阙值，我们就舍弃这个事例，否则就保留它。4系统架构5结论本文将协同过滤技技术与CBR相结合，利用CBR来解决协同过滤算法的数据稀缺性

5、理由，同时提出了一种推荐系统框架，将这个框架分为在线和离线两个部分，离线部分则提高了推荐系统的实时响应能力。参考文献：[1]Boucher-RayanPD,BridgeD.Collaborativerecommendationusingformalconceptanalysis[J].Knowledge-basedSystems,2006(19)：309-315・[1]王艳侠，董东，康振科•基于CBR和MADM的多Agent推荐系统[J]•计算机工程与设计，2011,1：157-161.[3]IIuangLII,HuangWL.Handlingseque

6、ntialpatterndecay：developingatwo-stagecollaborativerecommendsystem[J]・ElectronicCommerceResearchanApplications,2009,8(3)：117-129.[4]张矍，夏国平，李雪峰•基于案例推理的垫子商务个性化推荐系统[J]•计算机工程，2007,20(33)：187-189.[5]曾子明•基于Agent和CBR的电子商务推荐系统模型研究[J]・现代情报，2008,3：209-213・[3]王莉红.电子商务环境下协同过滤推荐策略的应用分析与研究[D]•

7、上海师范大学硕士学位论文，2005,4,30.