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《复旦大学》 2003年
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电子商务推荐系统关键技术研究

邓爱林  
【摘要】: 随着互联网的普及和电子商务的发展,电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时,其结构也变得更加复杂,用户经常会迷失在大量的商品信息空间中,无法顺利找到自己需要的商品。电子商务推荐系统直接与用户交互,模拟商店销售人员向用户提供商品推荐,帮助用户找到所需商品,从而顺利完成购买过程。在日趋激烈的竞争环境下,电子商务推荐系统能有效保留用户、防止用户流失,提高电子商务系统的销售。 推荐系统在电子商务系统中具有良好的发展和应用前景,逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容,得到越了来越多研究者的关注。 电子商务推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展。但是随着电子商务系统规模的进一步扩大,电子商务推荐系统也面临一系列挑战。针对电子商务推荐系统面临的主要挑战,本文对电子商务推荐系统中推荐算法设计以及推荐系统体系结构等关键技术进行了有益的探索和研究。本文的研究内容主要包括电子商务推荐系统推荐质量研究,电子商务推荐系统实时性研究,基于Web挖掘的推荐系统研究以及电子商务推荐系统体系结构研究。 本文的主要研究成果如下: 1).提出了基于项评分预测的IRPRec协同过滤推荐算法。在大型电子商务系统中,用户评分数据的极端稀疏,导致推荐系统的推荐质量急剧下降。针对用户评分数据的极端稀疏性,本文提出了基于项评分预测的IRPRec协同过滤推荐算法,通过计算项之间的相似性,初步预测用户对未评分项的评分,然后采用一种新颖的相似性度量方法计算用户的最近邻居。实验结果表明,基于项评分预测的IRPRec协同过滤推荐算法可以显著提高推荐系统的推荐质量。 2).提出了基于项聚类的ICRec协同过滤推荐算法。在大型电子商务系统中,推荐系统同时用户提供实时推荐服务越来越困难。针对电子商务推荐系统面临的实时性挑战,本文提出了基于项聚类的ICRec协同过滤推荐算法,通过用户对项评分的相似性对项进行聚类,然后选择与目标项相似性最高的若干个聚类作为查询空间搜索目标项的最近邻居。实验结果表明,基于项聚类的ICRec协同过滤推荐算法可以有效提高推荐系统的实时响应速度。 3).给出了基于Web挖掘的推荐系统框架。传统的协同过滤推荐很难为非注册用户提供高质量的推荐。针对传统的协同过滤推荐存在的上述不足,本文提出了基于Web挖掘的推荐系统框架。对Web使用数据,Web内容数据和Web结构数据进行聚类分析,推荐引擎根据挖掘结果向用户提供有效的推荐服务。相对于传统协同过滤推荐技术而言,基于Web挖掘的推荐系统框架不需要用户提供主 摘 少 观的评价信息,因此用户使用起来比较方便。 4).提出了多推荐模型电子商务推荐系统体系结构,设计并实现了一个多推 荐模型电子商务推荐系统原型ECMner。目前大部分的电子商务推荐系统都是一 个单一的工具,只能提供一种推荐模型。本文提出的多推荐模型电子商务推荐系 统支持多种推荐模型并对所有推荐模型进行统一管理,从而能有效满足大型电子 商务系统不同场合的不同推荐需求。在电子商务推荐系统原型ECMner中,提 供了关联规则推荐模型、热门销售推荐模型和协同过滤推荐模型三种推荐模型。
【学位授予单位】:复旦大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP399

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 辛勤芳;;基于项目聚类的协同过滤算法研究[J];赤峰学院学报(自然科学版);2011年09期
2 胡竹青;刘丝丝;刘晨光;彭靖雯;;对协同过滤系统的新用户问题与小世界网络结合的探索[J];硅谷;2012年08期
3 王卫平;吴伦;;协同过滤在CRM交叉销售中的应用研究[J];管理学报;2007年04期
4 杨毅;王晓荣;胡迎春;;基于客户/项目的聚类协同过滤组合推荐算法研究[J];广西工学院学报;2011年04期
5 罗泽碧;谢庆生;;基于web数据挖掘的协同过滤推荐算法[J];贵州大学学报(自然科学版);2009年01期
6 彭玉;程小平;;基于属性相似性的Item-based协同过滤算法[J];计算机工程与应用;2007年14期
7 王国霞;刘贺平;;个性化推荐系统综述[J];计算机工程与应用;2012年07期
8 王听忠;王辉;;基于协同过滤算法的Web日志预处理[J];计算机时代;2006年02期
9 余小高;余小鹏;;基于隐式评分的推荐系统研究[J];计算机应用;2009年06期
10 裘立波;姜元春;林文龙;;基于关联规则和协同过滤的网络商品捆绑方法研究[J];计算机与现代化;2009年09期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 焦芬芬;章勇;;基于聚类分析的过滤算法在RSS信息服务中的研究[A];中国电子学会第十六届信息论学术年会论文集[C];2009年
2 尤忠彬;陈越;张英;朱扬勇;;基于Web服务的技术转移平台推荐系统研究[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 牟向伟;模糊语义个性化推荐系统在电子政务中的应用研究[D];大连海事大学;2010年
2 张卫;基于XaaS的制造服务链形成与应用研究[D];浙江大学;2011年
3 曹渝昆;基于神经网络和模糊逻辑的智能推荐系统研究[D];重庆大学;2006年
4 刘平峰;基于知识网格的电子商务智能推荐理论方法研究[D];武汉理工大学;2006年
5 李超锋;Web使用挖掘关键技术研究[D];华中科技大学;2007年
6 史旻昱;基于RSS的个性化网络广告推荐系统研究[D];华中科技大学;2008年
7 李聪;电子商务推荐系统中协同过滤瓶颈问题研究[D];合肥工业大学;2009年
8 肖敏;基于领域本体的电子商务推荐技术研究[D];武汉理工大学;2009年
9 张富国;基于信任的电子商务个性化推荐关键问题研究[D];江西财经大学;2009年
10 刘蓓琳;电子商务用户个性化推荐技术接受影响因素研究[D];中国矿业大学(北京);2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李惠民;电子商务推荐系统中协同过滤算法的研究[D];吉林大学;2011年
2 黄合鑫;电子商务协同过滤算法的研究与实现[D];北京交通大学;2011年
3 梁洁;基于混合模式的个性化推荐系统的研究与应用[D];武汉理工大学;2011年
4 朱超;基于用户社会联系的移动数据业务个性化推荐研究[D];北京邮电大学;2011年
5 魏超;基于会员制的个性化推荐系统的设计与实现[D];北京邮电大学;2011年
6 陶沙;基于相似云及兴趣自适应算法的推荐系统研究[D];天津财经大学;2011年
7 丰淑娟;基于加权兴趣度的协同过滤算法研究[D];中北大学;2011年
8 沈浅;电子商务推荐系统中协调过滤算法的分析与研究[D];南京理工大学;2011年
9 屈婷婷;电子商务系统中Web数据挖掘技术的研究与实现[D];电子科技大学;2011年
10 陶姗姗;数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究[D];南昌大学;2011年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 黄敏;徐飞;王兴伟;;一种动态联盟企业风险概率识别方法[J];东北大学学报;2005年12期
2 王辉;用于决策支持的贝叶斯网络[J];东北师大学报(自然科学版);2001年04期
3 王辉;用于预测的贝叶斯网络[J];东北师大学报(自然科学版);2002年01期
4 马翔;李展;;基于模糊处理和上下文敏感SVM的协同过滤推荐新方法[J];电脑知识与技术;2010年06期
5 徐浩;周德华;俞鹤伟;涂卫平;;新一代移动通信智能网计费系统的设计与实现[J];电声技术;2006年05期
6 刘洋;李海洋;王育才;;一种基于聚类技术的免疫推荐算法[J];辽宁石油化工大学学报;2011年04期
7 令狐红英;姜季春;;改进的贝叶斯算法在旅游景点推荐中的应用[J];贵州师范学院学报;2012年03期
8 彭四明,王伟,枊祥云;数据挖掘技术在互联网时代的应用[J];广东自动化与信息工程;2001年04期
9 胡敏;;基于实体与实体关系的智能人才推荐系统研究[J];湖北民族学院学报(自然科学版);2011年02期
10 胡春玲;胡学钢;;一种具有缺失数据的贝叶斯网络结构学习方法[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2007年04期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 汤显;郭景峰;高英飞;;基于类别相似性的增量协同过滤推荐算法[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 郭百钢;基于Bayes网络的项目投资风险评估与决策方法研究[D];南京理工大学;2004年
2 詹川;反垃圾邮件技术的研究[D];电子科技大学;2005年
3 黄解军;贝叶斯网络结构学习及其在数据挖掘中的应用研究[D];武汉大学;2005年
4 李荣启;高性能壳法用酚醛树脂的合成及其信息管理系统的开发[D];华中科技大学;2005年
5 蒋国萍;软件项目风险管理的贝叶斯网络模型研究[D];国防科学技术大学;2005年
6 曹渝昆;基于神经网络和模糊逻辑的智能推荐系统研究[D];重庆大学;2006年
7 张丙奇;个性化需求的描述、获取与推断—案例研究[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2005年
8 陈海霞;面向数据挖掘的分类器集成研究[D];吉林大学;2006年
9 王红梅;保护隐私的贝叶斯网络学习研究[D];天津大学;2006年
10 王向阳;面向不确定性推理和数据分析的模式识别方法研究[D];上海交通大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 何克勤;基于标签的推荐系统模型及算法研究[D];华东师范大学;2011年
2 曾小丽;重庆佰晟实业有限公司客户信息管理系统设计与实现[D];电子科技大学;2010年
3 张春伟;学生信息管理系统设计与实现[D];电子科技大学;2010年
4 余亮星;基于RFID的服装零售店顾客服务系统设计[D];东华大学;2011年
5 段书勇;基于客户价值细分的推荐方式研究[D];吉林大学;2011年
6 李高敏;基于协同过滤的教学资源个性化推荐技术的研究及应用[D];北京交通大学;2011年
7 高倩;基于贝叶斯网络预测的故障诊断的应用与研究[D];华北电力大学(北京);2011年
8 陶沙;基于相似云及兴趣自适应算法的推荐系统研究[D];天津财经大学;2011年
9 谌彦妮;基于用户—项目的混合协同过滤技术的应用研究[D];江西师范大学;2011年
10 辛勤芳;电子商务个性化推荐系统研究[D];华侨大学;2011年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 朱明星,张德龙;RBF网络基函数中心选取算法的研究[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年01期
2 孙多;;基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统的设计[J];安徽大学学报(自然科学版);2007年05期
3 陶皖,李平,廖述梅;当前基于本体的语义标注工具的分析[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2005年02期
4 窦祥国,胡学钢;关联规则的评价方法研究[J];安徽技术师范学院学报;2005年04期
5 徐莉;;结合人口分类特征知识的协同过滤算法[J];安徽科技学院学报;2007年02期
6 郝晓莉;陈后金;蔡伯根;李杰;;基于脸部检测和Fuzzy ART的乘客检测算法[J];北京交通大学学报;2007年05期
7 孙娟;张秀梅;;浅谈数据挖掘理论与技术[J];办公自动化;2008年16期
8 张晓明;刘萍;王鹏;;基于数据仓库的数据挖掘及联机分析技术[J];兵工自动化;2008年09期
9 邓志鸿,唐世渭,张铭,杨冬青,陈捷;Ontology研究综述[J];北京大学学报(自然科学版);2002年05期
10 李波;;数据仓库与联机分析处理(OLAP)技术[J];北京广播学院学报(自然科学版);2005年04期
中国重要报纸全文数据库 前2条
1 清华大学计算机系知识工程组 仲茜李涓子;[N];计算机世界;2007年
2 记者 缪亚平;[N];昆明日报;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 宁安良;面向3G终端的移动地理信息服务研究[D];中国海洋大学;2010年
2 夏培勇;个性化推荐技术中的协同过滤算法研究[D];中国海洋大学;2011年
3 魏立梅;聚类分析新方法的研究与应用[D];西安电子科技大学;1998年
4 高飞;关联规则挖掘算法研究[D];西安电子科技大学;2001年
5 李杰;基于模糊技术的制造单元构建方法及其在变压器企业中的应用[D];河北工业大学;2002年
6 毛国君;数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究[D];北京工业大学;2003年
7 应晓敏;面向Internet个性化服务的用户建模技术研究[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2003年
8 李映;混合智能计算方法及其应用[D];西安电子科技大学;2002年
9 董颖;知识服务机制研究[D];中国科学院研究生院(软件研究所);2003年
10 郑小林;基于应用服务提供商(ASP)模式的网络化制造系统若干关键技术研究[D];浙江大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 段晶;朴素贝叶斯分类及其应用研究[D];大连海事大学;2011年
2 解静;基于网格的均匀簇划分算法[D];山东大学;2011年
3 昝超;区间型符号数据的回归分析及其评价研究[D];天津大学;2010年
4 王明涛;移动对象轨道聚类算法的研究[D];南京航空航天大学;2010年
5 张新颜;集合多标签文本分类研究[D];辽宁工程技术大学;2011年
6 谢中;基于Web数据挖掘商务网站推荐系统的研究[D];西南师范大学;2002年
7 赵志荣;个性化搜索引擎的研究、设计与实现[D];四川大学;2002年
8 李勇;智能检索中基于本体的个性化用户建模技术及应用[D];国防科学技术大学;2002年
9 郑洪英;数据挖掘聚类算法的分析和应用研究[D];重庆大学;2002年
10 王霞;协同过滤在电子商务推荐系统中的应用研究[D];河海大学;2003年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 孙多;;基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统的设计[J];安徽大学学报(自然科学版);2007年05期
2 储泽楠;;面向电子政务的Web挖掘应用研究[J];安阳工学院学报;2012年02期
3 魏巍;;SQL关联规则法在网站营销中的实证研究[J];山东工商学院学报;2011年05期
4 纪良浩;王国胤;杨勇;;基于协作过滤的Web日志数据预处理研究[J];重庆邮电学院学报(自然科学版);2006年05期
5 周贤善;王松林;王海林;;Web日志挖掘及应用[J];长江大学学报(自然科学版)理工卷;2009年02期
6 宫恩发;;电子商务在保险业的应用[J];产业与科技论坛;2011年02期
7 曹毅;罗新星;;电子商务推荐系统关键技术研究[J];湘南学院学报;2008年05期
8 徐夏娟;胡晓云;;公共卫生舆情监测与风险研究综述[J];公共卫生与预防医学;2011年05期
9 廖新考;;基于用户特征和项目属性的混合协同过滤推荐[J];福建电脑;2010年07期
10 苏晓丹;唐立娜;董仁才;;城市环境监测结果发布系统的推送服务设计[J];环境科学与技术;2011年S2期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 王明文;陶红亮;熊小勇;;双向聚类迭代的协同过滤推荐算法[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 戴小鹏;知识网格及其在农业生物灾害预警中关键技术研究[D];湖南农业大学;2010年
2 谭婷婷;网络微内容推荐方法及支持系统研究[D];华中科技大学;2011年
3 夏培勇;个性化推荐技术中的协同过滤算法研究[D];中国海洋大学;2011年
4 张谆;施工振动风险评估模型及专家系统研究[D];大连理工大学;2011年
5 肖敏;基于领域本体的电子商务推荐技术研究[D];武汉理工大学;2009年
6 唐一之;基于知识本体的网络消费行为理论与方法研究[D];北京交通大学;2009年
7 张富国;基于信任的电子商务个性化推荐关键问题研究[D];江西财经大学;2009年
8 郁雪;基于协同过滤技术的推荐方法研究[D];天津大学;2009年
9 沈磊;心理学模型与协同过滤集成的算法研究[D];北京航空航天大学;2010年
10 王一飞;离心式冷水机组智能故障诊断系统的研究与开发[D];天津大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李媛;电子商务个性化推荐关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 曹萍;Agent电子商务推荐系统下协同过滤技术研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
3 李春;协同过滤推荐算法的研究[D];湘潭大学;2010年
4 吴世勇;基于聚类分析的搜索引擎自动性能评价研究[D];江西师范大学;2010年
5 芮文艳;基于数据挖掘的智能化辅助教学系统的研究与实现[D];苏州大学;2010年
6 程淑玉;基于协同过滤算法的个性化推荐系统的研究[D];合肥工业大学;2010年
7 陈冰泉;面向农产品信息的主题搜索引擎与信息推荐[D];华南理工大学;2010年
8 金亚亚;一种基于改进信任度的协同过滤算法[D];华东理工大学;2011年
9 胡福华;基于可信相似度传递的协同过滤算法研究与应用[D];浙江大学;2011年
10 方彬;面向盲人的个性化图书搜索系统[D];浙江大学;2011年
【相似文献】
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1 王恒;;基于协同过滤的电子农务推荐系统模型研究[J];宁夏大学学报(自然科学版);2009年04期
2 王志军;岳训;付冬菊;苗良;;基于Web投票机制的免疫协同过滤推荐技术研究[J];农业网络信息;2010年01期
3 游文;叶水生;;电子商务推荐系统中的协同过滤推荐[J];计算机技术与发展;2006年09期
4 胡慧蓉;;电子商务个性化推荐系统分析与设计[J];科技创新导报;2009年08期
5 赵宏霞;王新海;杨皎平;;基于用户和项目因子分析的混合协同推荐算法[J];计算机应用;2011年05期
6 孙小华;陈洪;孔繁胜;;在协同过滤中结合奇异值分解与最近邻方法[J];计算机应用研究;2006年09期
7 顾晔;吕红兵;;改进的增量奇异值分解协同过滤算法[J];计算机工程与应用;2011年11期
8 李超然,徐雁斐,张亮;协同推荐pLSA模型的动态修正[J];计算机工程;2005年20期
9 张李义;罗惠恒;;基于协同过滤的WhuRecomm推荐系统的设计与实现[J];武汉大学学报(工学版);2006年06期
10 刘鲁;任晓丽;;推荐系统研究进展及展望[J];信息系统学报;2008年01期
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1 谢科;刘奕群;岑荣伟;马少平;茹立云;杨磊;;基于维基百科层次分类框架的主题推荐系统的研究[A];中国计算语言学研究前沿进展(2009-2011)[C];2011年
2 潘宇;林鸿飞;杨志豪;;基于用户聚类的电子商务推荐系统[A];第三届学生计算语言学研讨会论文集[C];2006年
3 何发镁;冯勇;许榕生;王旭仁;;推荐系统安全问题研究综述[A];第13届全国计算机、网络在现代科学技术领域的应用学术会议论文集[C];2007年
4 靳绍聪;王建民;闻立杰;曹大海;;一种基于推荐系统的工作流资源分配机制[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2006年
5 张光卫;康建初;李鹤松;刘常昱;李德毅;;面向场景的协同过滤推荐算法[A];中国系统仿真学会第五次全国会员代表大会暨2006年全国学术年会论文集[C];2006年
6 王茜;张卫星;;基于分类树相似度加权的协同过滤算法[A];2008年计算机应用技术交流会论文集[C];2008年
7 汤显;郭景峰;高英飞;;基于类别相似性的增量协同过滤推荐算法[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2006年
8 尤忠彬;陈越;张英;朱扬勇;;基于Web服务的技术转移平台推荐系统研究[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2005年
9 胡必云;李舟军;王君;;基于心理测量学的协同过滤相似度方法(英文)[A];NDBC2010第27届中国数据库学术会议论文集(B辑)[C];2010年
10 李建国;姚良超;汤庸;郭欢;;基于认知度的协同过滤推荐算法[A];第26届中国数据库学术会议论文集(B辑)[C];2009年
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3 杜悠;电子商务优化现金管理[N];财会信报;2005年
4 韩晶晶;电子商务B2B市场刮起资本风[N];中国高新技术产业导报;2005年
5 王鹤 ;电子商务高速发展 瓶颈问题仍未解决[N];经济参考报;2005年
6 瑞莉 编译;美报业再度钟情电子商务[N];计算机世界;2004年
7 本报记者 张晓滨;第三方服务平台成电子商务突破口[N];通信信息报;2005年
8 记者 第五建平;西安成立首家电子商务学院[N];人民邮电;2000年
9 ;电子商务 迎来盈利曙光[N];人民邮电;2004年
10 王新培;积极推动中小企业应用电子商务[N];国际商报;2005年
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1 邓爱林;电子商务推荐系统关键技术研究[D];复旦大学;2003年
2 李涛;推荐系统中若干关键问题研究[D];南京航空航天大学;2009年
3 任磊;推荐系统关键技术研究[D];华东师范大学;2012年
4 张寅;个性化技术及其在数字图书馆中应用的研究[D];浙江大学;2009年
5 张亮;推荐系统中协同过滤算法若干问题的研究[D];北京邮电大学;2009年
6 孙小华;协同过滤系统的稀疏性与冷启动问题研究[D];浙江大学;2005年
7 沈磊;心理学模型与协同过滤集成的算法研究[D];北京航空航天大学;2010年
8 王进;开放计算系统中基于DSmT的信任管理研究[D];南京理工大学;2009年
9 杜梅;电子商务的经济学分析[D];西南财经大学;2001年
10 龚志周;电子商务创业压力及其对创业绩效影响研究[D];浙江大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王霞;协同过滤在电子商务推荐系统中的应用研究[D];河海大学;2003年
2 杨焱;基于项目聚类的协同过滤推荐算法的研究[D];东北师范大学;2005年
3 章晋波;推荐系统中协同过滤算法的研究与实现[D];北京邮电大学;2010年
4 寇艳艳;电子商务推荐系统中用户聚类问题与用户兴趣变化问题研究[D];中国科学技术大学;2011年
5 李惠民;电子商务推荐系统中协同过滤算法的研究[D];吉林大学;2011年
6 苏天斌;协同过滤的研究及引擎的实现[D];昆明理工大学;2005年
7 杨晨醒;数字图书馆协同过滤及GPU计算技术研究[D];浙江大学;2010年
8 王集思;基于协同过滤的电子商务推荐系统研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 青海;电子商务推荐系统核心技术研究[D];北京工业大学;2009年
10 何克勤;基于标签的推荐系统模型及算法研究[D];华东师范大学;2011年
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