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《昆明理工大学》 2005年
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协同过滤的研究及引擎的实现

苏天斌  
【摘要】:随着网络技术的不断发展,电子商务网站越来越受到重视。作为企业对外的一个门户或经营场所,如何有效地提高其产品的吸引力,获得尽可能多的效益,成为商务网站所要解决关键问。个性化服务是解决这一问题的非常有效的方法。协同过滤是目前广泛应用于电子商务系统中的个性化推荐技术。国外较早地开展了这一方面的研究,提出了许多的过滤算法,并实现了一些商务推荐系统,在应用中取得了不错的效果。在国内,这一方面的研究比较落后,应用于实际的系统则异常少见。 本文首先介绍了电子商务的历史、发展现状,说明了为了推动电子商务发展采用个性化手段的必要性。接下来对协同过滤的基本原理进行了简要的介绍,并对几种比较常用的协同过滤算法进行了详细的说明。对一个实际的协同过滤系统的组成及协同过滤中系统中可能存在的一些问题我们进行了讨论,并比较了协同过滤与传统的基于文本过滤技术的优缺点。 本文着重讨论了一个协同过滤引擎的设计与实现,给出了系统的总体结构,对系统的一些关键流程进行了详细论述。并对系统实现中如何提高系统性能,解决系统死锁等难点进行了说明。最后采用了一组实验数据,对系统的性能进行了测试,证明了系统具有良好的可配置性,推荐精度较高,有一定的价值。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP393.092

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 汪琳;基于协同过滤的电子商务个性化推荐系统的研究与实现[D];电子科技大学;2011年
2 赵建龙;基于协同过滤推荐技术的学习资源个性化推荐系统研究[D];浙江工业大学;2012年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【相似文献】
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8 李聪;梁昌勇;;适应用户兴趣变化的协同过滤增量更新机制[J];情报学报;2010年01期
9 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
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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8 李雪;左万利;赫枫龄;王英;;传统Item-Based协同过滤推荐算法改进[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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