| 【中文题名】 | 电子商务中个性化推荐模型的研究 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 情报学 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-12-14 |
| 【中关键词】 | 电子商务,协同过滤,动态挖掘,前瞻选择抽样,, |
| 【英关键词】 | Electronic Commerce,Collaborative Filtering,Dynamic Mining,Lookahead Selective Sampling, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 | 随着电子商务的发展和应用，人工智能、web技术和商务模型的集成研究成为一个前沿问题。电子商务网站在为顾客提供越来越多产品或服务信息的同时，也加大了顾客在海量信息中，准确而迅速地找到符合需求的产品信息的难度。个性化推荐技术通过分析顾客相关信息，实时、主动地为顾客推荐符合其偏好的产品或服务，一方面，更好地满足顾客的个性化需求，另一方面，有利于企业建立起稳定的客户群、提高服务质量，从而提高企业的市场竞争力。因此，个性化推荐技术的研究，具有较高的学术价值和应用前景。
本文通过分析个性化推荐模型的国内外研究成果和实际应用环境，研究基于顾客购买行为及偏好的个性化推荐模型，并应用抽样技术对顾客样本进行过滤，以提高推荐的准确性和实时性。主要研究成果包括：
(1)提出顾客行为的动态挖掘方法。传统技术多是依据静态数据预测顾客偏好，但是顾客偏好是随时间而变化的。因此，本文将顾客的购买行为，按发生的时间顺序整理为购买行为序列，再对其进行关联规则的提取，进而预测出目标顾客的当前或未来偏好，有效提高了预测的准确性。
(2)提出使用抽样技术预处理样本数据。本文使用前瞻选择抽样算法，通过定义样... |
| 【论文题纲】 |
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第一章 引言 |
9-17 |
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1.1 选题背景和研究意义 |
9-10 |
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1.2 研究现状 |
10-14 |
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1.2.1 电子商务的发展趋势 |
10-11 |
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1.2.2 个性化信息服务的应用现状 |
11-14 |
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1.3 问题的提出 |
14-15 |
|
1.4 创新之处与基本结构 |
15-17 |
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第二章 信息模型的构建 |
17-32 |
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2.1 个性化推荐模型概述 |
17-18 |
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2.1.1 模型的构建原则 |
17 |
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2.1.2 模型的功能及特性 |
17-18 |
|
2.2 产品信息模型 |
18-21 |
|
2.2.1 产品类别的划分 |
18 |
|
2.2.2 产品基本信息的表示 |
18-19 |
|
2.2.3 产品特征属性的提取 |
19-20 |
|
2.2.4 产品特征向量的表示 |
20-21 |
|
2.3 顾客偏好的动态挖掘 |
21-26 |
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2.3.1 动态顾客文件的建立 |
23 |
|
2.3.2 顾客行为轨迹的提取 |
23-24 |
|
2.3.3 顾客偏好的确定 |
24-26 |
|
2.4 顾客信息模型 |
26-31 |
|
2.4.1 顾客信息模型的构建 |
26-27 |
|
2.4.2 顾客信息的提取 |
27-28 |
|
2.4.3 顾客信息模型的维护 |
28-30 |
|
2.4.4 顾客特征向量的表示 |
30-31 |
|
2.5 本章小结 |
31-32 |
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第三章 推荐模块的设计 |
32-48 |
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3.1 个性化推荐技术 |
32-41 |
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3.1.1 协同过滤技术 |
32-33 |
|
3.1.2 前瞻选择抽样算法 |
33-37 |
|
3.1.3 基于偏好的协同过滤 |
37-38 |
|
3.1.4 修正余弦相似度计算 |
38-40 |
|
3.1.5 相似度阈值设定 |
40-41 |
|
3.2 各子模块的功能设计 |
41-44 |
|
3.2.1 产品信息模型管理模块 |
41 |
|
3.2.2 顾客偏好提取模块 |
41-42 |
|
3.2.3 顾客信息模型管理模块 |
42 |
|
3.2.4 抽样模块 |
42-43 |
|
3.2.5 过滤模块 |
43 |
|
3.2.6 检索模块 |
43-44 |
|
3.2.7 推荐模块 |
44 |
|
3.3 模型的整体构建 |
44-47 |
|
3.3.1 模型的整体结构 |
44-45 |
|
3.3.2 模型的工作流程 |
45-46 |
|
3.3.3 模型的数据环境 |
46-47 |
|
3.4 本章小结 |
47-48 |
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第四章 实验及实验结果分析 |
48-54 |
|
4.1 对照实验设计 |
48 |
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4.2 实验的实现 |
48-50 |
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4.2.1 实验数据 |
48-50 |
|
4.2.2 实验评价标准 |
50 |
|
4.3 实验结果分析 |
50-52 |
|
4.3.1 实验过程 |
50-52 |
|
4.3.2 结论分析 |
52 |
|
4.4 本章小结 |
52-54 |
|
结论与展望 |
54-55 |
|
致谢 |
55-56 |
|
参考文献 |
56-59 |
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附录 |
59-67 |
|
攻读硕士学位期间的研究成果 |
67 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388267 |
