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文檔簡介
1、目前,以網(wǎng)上購物為重要形式的電子商務(wù)得到了迅猛發(fā)展,個性化推薦系統(tǒng)可望提升購買商品的便捷性與銷售效率,已成為目前研究的熱點。個性化推薦系統(tǒng)的核心是推薦算法,而協(xié)同過濾是其中簡單且性能較優(yōu)的一種方法。論文以電影推薦為例,采用協(xié)同過濾方法設(shè)計并實現(xiàn)了個性化推薦系統(tǒng),可為用戶推薦符合個人偏好的電影,避免用戶盲目地進(jìn)行電影選購,達(dá)到有效保留用戶與提高電子商務(wù)系統(tǒng)的銷售效率的目的。
論文的主要工作表現(xiàn)在:
?。?)設(shè)計并實現(xiàn)了協(xié)
2、同過濾算法
對協(xié)同過濾算法進(jìn)行了簡要介紹,并給出了算法中涉及到的相關(guān)指標(biāo)。根據(jù)協(xié)同過濾算法思想,從數(shù)據(jù)預(yù)處理、用戶與項目聚類、相似性指標(biāo)計算以及Top-N最近鄰選擇等方面設(shè)計推薦算法流程,并采用不同的交集方式產(chǎn)生推薦結(jié)果;針對用戶—項目評分的矩陣性質(zhì),采用Matlab軟件實現(xiàn)所設(shè)計的算法,并利用MovieLens數(shù)據(jù)集對算法性能進(jìn)行了分析,比較了不同聚類數(shù)目、三類相似性指標(biāo)以及N值對算法性能的影響,實驗結(jié)果表明算法具有較強(qiáng)的魯
3、棒性。
?。?)設(shè)計了協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)
通過分析推薦系統(tǒng)的功能與需求,設(shè)計了系統(tǒng)的模塊組成及相互關(guān)系,并確定了開發(fā)平臺與軟件形式;針對系統(tǒng)所處理的數(shù)據(jù),利用Access軟件設(shè)計并生成用戶、項目與評分信息數(shù)據(jù)庫,得到了數(shù)據(jù)庫的具體組成內(nèi)容以及系統(tǒng)所必需的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式;設(shè)計了組成系統(tǒng)的界面形式,給出了界面的具體功能、控件組成與布局方式等。
?。?)實現(xiàn)了協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)
在系統(tǒng)總體設(shè)計方案的技術(shù)上,給出了
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