电子商务中的协同过滤推荐系统
摘要
协同过滤是电子商务推荐系统中最重要的技术之一。它使用统计技术搜索目标客户的若干最近邻居,并根据最近邻居对商品项目的评分,预测目标客户对商品项目的评分,由此产生目标客户的推荐列表。给出协同过滤推荐系统的处理过程,包括数据表示、最近邻居集的产生和推荐列表的形成,在此基础上分析了协同过滤推荐系统存在数据稀疏、推荐质量、扩展性等问题,最后介绍了协同过滤推荐系统当前的研究进展。
二级参考文献13
-
1Brccsc J, Hcchcrman D, Kadic C. Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering. In: Proceedings of the 14th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI'98). 1998.43~52.
-
2Goldberg D, Nichols D, Oki BM, Terry D. Using collaborative filtering to weave an information tapestry. Communications of the ACM, 1992,35(12):61~70.
-
3Resnick P, lacovou N, Suchak M, Bergstrom P, Riedl J. Grouplens: An open architecture for collaborative filtering of netnews. In:Proceedings of the ACM CSCW'94 Conference on Computer-Supported Cooperative Work. 1994. 175~186.
-
4Shardanand U, Mats P. Social information filtering: Algorithms for automating "Word of Mouth". In: Proceedings of the ACM CHI'95 Conference on Human Factors in Computing Systems. 1995. 210~217.
-
5Hill W, Stead L, Rosenstein M, Furnas G. Recommending and evaluating choices in a virtual community of use. In: Proceedings of the CHI'95. 1995. 194~201.
-
6Sarwar B, Karypis G, Konstan J, Riedl J. Item-Based collaborative filtering recommendation algorithms. In: Proceedings of the 10th International World Wide Web Conference. 2001. 285~295.
-
7Chickering D, Hecherman D. Efficient approximations for the marginal likelihood of Bayesian networks with hidden variables.Machine Learning, 1997,29(2/3): 181~212.
-
8Dempster A, Laird N, Rubin D. Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm. Journal of the Royal Statistical Society, 1977,B39:1~38.
-
9Thiesson B, Meek C, Chickering D, Heckerman D. Learning mixture of DAG models. Technical Report, MSR-TR-97-30, Redmond:Microsoft Research, 1997.
-
10Sarwar B, Karypis G, Konstan J, Riedl J. Analysis of recommendation algorithms for E-commerce. In: ACM Conference on Electronic Commerce. 2000. 158~167.
共引文献553
-
1陈晋鹏,李海洋,张帆,李环,魏凯敏.基于会话的推荐方法综述[J].中文信息学报,2023,37(3):1-17. 被引量:1
-
2查琇山,刘方方.基于缺失值补全和SVD的手游推荐方法[J].计算机应用研究,2020,37(S02):166-169. 被引量:1
-
3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[J].系统仿真学报,2006,18(z2):595-601. 被引量:27
-
4龚松杰.个性化推荐中一种新的相似性计算方法[J].计算机系统应用,2008,17(7):87-89. 被引量:1
-
5娄建玮,刘红军,郑伟.C#/SQL实现基于项目评分预测的推荐算法[J].职大学报,2007(4):22-23.
-
6谢瑗瑗,胡祥光,刘军,谷发平.P2P网络中信任模型研究综述[J].军事通信技术,2009,30(2):38-42. 被引量:4
-
7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),2009,30(4):358-360. 被引量:2
-
8王茜,杨莉云,杨德礼.面向用户偏好的属性值评分分布协同过滤算法[J].系统工程学报,2010,25(4):561-568. 被引量:24
-
9张明磊,韩明,王震洲.基于安全多方计算的系统间隐私保持推荐算法[J].河北工业大学学报,2012,41(4):14-18.
-
10刘旭东.个性化网页推荐系统在电子商务中的设计与应用[J].烟台职业学院学报,2008,14(4):87-92. 被引量:2
-
1孙雨,张霞,丛枫,张谊岩,刘积仁.基于P2P网络的协同过滤推荐算法的研究与实现[J].小型微型计算机系统,2006,27(3):417-421. 被引量:2
-
2杨帆,陈劲杰,唐梅华,陈鑫.简论神经网络在搜索中的应用[J].机械管理开发,2008,23(1):86-88. 被引量:1
-
3张麦玲,樊建文.浅谈协同过滤技术在智能搜索引擎中的应用[J].中小企业管理与科技,2010(16):244-244.
-
4沙锋,李宁.智能搜索引擎中协同过滤技术的研究[J].平顶山工学院学报,2009,18(2):33-35.
-
5甘新玲,李永.局域网中基于XML技术搜索系统的设计与实现[J].滨州学院学报,2013,29(6):93-95.
-
6李伟,高敏.毕业生网上论文管理系统浅析[J].计算机光盘软件与应用,2011(23):54-55.
-
7王惠敏,聂规划.基于模糊聚类和资源平滑的协同过滤推荐[J].情报杂志,2007,26(7):2-4.
-
8刘晋佩,曾建平.一种基于蚁群算法的用户浏览路径推荐方法[J].厦门大学学报(自然科学版),2014,53(4):465-468. 被引量:2
-
9熊颖.影视达:引领时尚娱乐潮流[J].新经济,2010(10):62-63.
-
10李建伟.条形码技术及其应用[J].沿海企业与科技,1998,0(5):35-36. 被引量:3