基于人工智能的个性化推荐系统在电子商务中的应用

随着互联网行业的快速发展,网上购物已经成为人们必不可少的购物方式之一,但随之而来,信息超载、信息安全、信任度与接收度较低等问题格外突出,各大电商平台都相继构建个性化推荐系统。以亚马逊(Amazon)电商平台为例,分析其在构建个性化推荐系统中,影响其发挥实际作用的主要因素,并优化数据分析、运行工具及算法等方面,最终构建出具有较强合理性、安全性以及严谨性的电商个性化推荐系统。

鞋服个性化推荐系统在电子商务平台的应用

我国电子商务平台不断蓬勃发展,市场竞争日趋激烈,其中鞋服产品是电商产品中最为重要的分支之一。为了提高平台成交量,已有越来越多的电子商务平台中引用个性化推荐系统。本文分析了电商平台发展现状和消费者视角下的鞋服个性化推荐系统,研究发现各大平台的营销模式同质化现象严重,无法满足新消费形势下的个性化需求。根据鞋服个性化推荐系统营销效果的影响因素,明确未来仍需改进的方向,为进一步优化鞋服个性化推荐系统提供理论依据。基于上述分析,从系统本身和系统应用两个方面揭示电商平台的现存问题,并提出针对性的对策建议。

数字科技馆展品个性化推荐系统设计

随着科技馆行业的蓬勃发展,在互联网技术的推动下,数字科技馆应运而生。但国内外科技馆的种类、数量众多,展品数量更是不计其数,因此用户很难从大量的展品信息中快速搜索到自己需要的信息。本文分析了原有的协同过滤(C F)算法,指出了两种C F算法存在的不足之处,在此基础上进行了修正,提出了一种改进的基于相关相似性的C F算法,并设计了一套具有推荐功能的数字科技馆展品个性化推荐系统。

基于大数据分析的中医药信息个性化推荐系统

为解决中药智能推荐存在的稀疏性和扩展性问题,设计基于大数据分析的中医药信息个性化推荐系统。首先采集患者中药历史用药数据,并保存到存储器当中,利用处理器运行改进后的协同过滤算法,检索相关中医药信息,最后将结果反馈给目标用户,实现针对目标用户的个性化推荐。结果表明:设计系统的推荐覆盖指数较高,说明稀疏性问题得到了改善,提高了个性化推荐质量;随着最近邻居个数增加,系统中改进后个性化推荐算法的执行时间复杂度减小,说明扩展性问题得以改善。

线上学习行为个性化推荐系统设计应用

随着人工智能、大数据等技术的日益发展,学生的学习模式在传统线下上课基础上增加了线上模式的选择,尤其是2020年以来受新冠病毒感染疫情影响,进一步加快了线上远程教育的发展。在线上远程教育发展应用中,能够基于现有线上学习平台,对不同类型学生实现因材施教,提供个性化服务的推荐系统,成为未来线上学习系统的发展趋势。

个性化推荐系统评价方法综述

根据推荐系统任务的不同,介绍了不同的准确性度量指标以及各自的优缺点;介绍了准确度之外的其它指标,例如推荐多样性、覆盖率等;指出了目前评价指标存在的缺陷,以及未来可能的改进方向。

基于矩阵聚类的电子商务网站个性化推荐系统

提出一种基于 "矩阵聚类 "的电子商务网站个性化推荐系统 ,通过分析 Web server日志文件中的访问页面序列行为数据 ,构建较高购买者的顾客行为的矩阵模型 ;并使用一种新型的 "矩阵聚类 "算法挖掘潜在购买者与较高购买者的相似特征 ,从而帮助顾客发现他所希望购买的产品信息 ,用于提高实际购买量 .该技术特别适合于目前大型的电子商务网站 ,实验数据表明 。

基于Web日志和缓存数据挖掘的个性化推荐系统

针对当前推荐系统中存在的问题,提出一个基于Web日志和缓存数据挖掘的个性化推荐系统.系统依据Web日志挖掘用户兴趣页面时综合考虑了访问次数、浏览时间和页面长度.通过对Web日志和缓存数据挖掘得到的兴趣页面的有效分类,构造不同用户的兴趣模型.系统能依据用户兴趣模型实现内容过滤推荐,同时也能通过比较不同用户的兴趣模型实现协作过滤推荐.经模拟实验测试表明,本文提出的推荐方法是可行并且有效的.

基于协同过滤的移动电子商务个性化推荐系统若干研究

在简要介绍移动电子商务个性化推荐系统概念的基础上,给出了移动电子商务推荐系统EMC-PRS的模块结构。重点分析比较了基于最近邻居的协同过滤算法和基于项目评分预测的协同过滤算法。经测试发现,基于项目评分预测的协同过滤推荐算法可以显著提高个性化推荐系统的推荐质量。

个性化推荐系统中遗漏值处理方法的研究

为了高效地解决协同过滤算法中的遗漏值问题,而不是简单地用缺省值加以代替,提出了一种新的、在协同过滤中的遗漏值处理方法.其基本思想是,先利用具有最小方差的局部主成分,把包含有遗漏值的不完备数据集划分成多个模糊聚类,然后通过求解广义逆矩阵来获得各个子聚类的主成分,最终在局部主成分的基础上通过简单的线性方程模型去估计聚类中的遗漏值.实验表明,这种方法的优点是低内存需求,具有较小的平均绝对偏差值,并且显示出了比传统推荐算法更好的推荐质量.

基于案例推理的数字图书馆个性化推荐系统研究

在简要介绍案例推理技术的发展后,分析了数字图书馆个性化推荐系统的特点。根据数字图书馆个性化推荐系统的设计思想和方法,研究设计了基于案例推理的数字图书馆个性化推荐系统结构模型,提出了基于案例推理的数字图书馆个性化推荐系统设计方案,着重分析了数字图书馆个性化推荐系统的主要模块。

基于偏爱路径的个性化推荐系统

目的设计实现基于偏爱路径的个性化推荐系统原型。方法通过建立Web站点访问的一种矩阵表示模型,并据此挖掘用户浏览偏爱路径。结果分析了偏爱度与置信度的区别,提出了页面平均兴趣度的概念,改进了用户浏览偏爱路径算法。引入页面平均兴趣度的概念,给出了Web站点访问的一种矩阵表示模型,在此基础上挖掘用户浏览偏爱路径。结论该方法能准确地反映用户浏览兴趣,证明该系统具有较高的准确性。

灵活适应不同业务的个性化推荐系统研究

互联网技术的迅速发展,尤其是以个性化为主要特点的Web 2.0的不断成熟,使得大量信息同时呈现在人们面前,个性化推荐技术的价值日益凸显。提出了一种灵活适应不同业务的个性化推荐系统设计方案,采集并分析用户的所有显式行为和隐式行为,结合用户行为配置文件和熵值法分析用户对物品的兴趣度,并引入时间遗忘函数,解决用户兴趣漂移问题,然后基于协同过滤技术得到用户的个性化推荐列表。通过实际数据进行测试,给出了系统推荐效果评估分析。

基于案例推理的个性化推荐系统数据源研究

大数据时代,海量资源给用户快速从浩瀚的资源中获取所需信息带来了难题,个性化推荐系统的市场需求越来越大。案例推理技术在个性化推荐系统中的应用还很少,因此,提出了基于案例推理的个性化推荐系统数据源建设方案。分析了数据源的组成,建成了包括用户案例库和知识库的个性化推荐系统数据源,为案例推理提供了一定的基础数据。系统研究结果表明,数据源建设对系统推荐结果个性化程度的质量具有重要意义。

个性化推荐系统评测指标与实验方法研究

个性化推荐系统可以有效解决信息过载问题,实现海量数据的信息挖掘.推荐系统的性能评价和测试是一项重要的工作.详细阐述了推荐系统的多元评价指标及特点,比较了在线、离线和用户调查三种实验评测方法,展望了推荐系统评测的未来方向.

基于相似模式聚类的电子商务网站个性化推荐系统研究

保证个性化推荐系统产生高质量的推荐结果的重要因素是:系统必须要确定访问者在访问行为的相似程度,从而能预测访问者的访问和购买兴趣。实现此功能的关键技术是计算访问者对象在整个或者部分属性空间的相似距离,从而得到访问行为的相似程度。该文首先分析了目前在推荐系统中常用的用于计算访问行为相似程度的距离函数,发现它们是测定访问者对象在所有测试属性空间上的平均测定,而在属性集的子维空间上的相似模式并没有有效地挖掘出来。然后提出一种新的基于相似模式聚类算法的电子商务个性化推荐系统,综合考虑可供挖掘的数据源(如:网站内容,网站的超链接结构,顾客访问网站的行为,以及商业的实际购买情况,顾客的身份数据等)获取用户访问电子商务网站的访问页面序列,构建较高购买者的顾客行为的矩阵模型,高效地得到访问者对象在整个或者部分属性空间的相似访问行为,然后通过挖掘潜在购买者与较高购买者的相似模式特征,帮助顾客发现他所希望购买的产品信息,用于提高实际购买量,实验数据表明,该系统高效并可广泛使用。

在线个性化推荐系统消费者采纳影响因素研究

信息超载的难题使得消费者很难在海量的商品信息中快速找到目标,个性化推荐系统应运而生且应用日趋广泛,但仍然被许多消费者拒绝采纳,精准找出影响用户最终采纳行为的因素对提高推荐系统效率具有重要意义。本文在改进技术整合模型基础上新增关键因子,构建用户采纳影响因素的理论模型;然后通过实证研究明确各因子之间的关系以及对用户采纳意向的影响程度。基于实证结果,对个性化推荐系统提出改进建议。

一种电影个性化推荐系统的研究与实现

在协作过滤算法研究的基础上,考虑到相似项目之间评分的相似性,将此因素加入过滤算法得到改进的协助过滤算法,提高了算法的准确度。综合内容和协作过滤的优缺点,提出一种具有自适应调节的混合过滤算法,提高了过滤性能和准确度。根据改进的算法,针对电影领域进行实验,证明了其可行性。

基于关联规则优化的个性化推荐系统

针对当前个性化推荐系统处理数据效率较低的问题,提出了一种混合聚类关联规则优化的个性化推荐系统实现方法.深入分析了基于Web网络服务平台的电子商务个性化推荐系统的结构组成,将数据分析与推荐算法实现分为离线和在线处理两部分,阐述了算法初始化、关联实现以及推荐数据集合生成和兴趣模型预测的具体原理,并给出了算法的实现步骤.最后,基于提出的系统构建模型,建立了一种基于混合聚类关联优化的图书网络推荐平台.实验结果表明,该方法具有较高的推荐精度和推荐效率,更适合大数据环境的推荐系统.

基于Web使用挖掘的个性化推荐系统

Web使用模式挖掘是对用户浏览Web后在服务器日志上所留信息的数据挖掘。讨论了挖掘中常用技术及流程,并提出一种Web使用模式挖掘体系结构,介绍了系统的工作原理,对系统设计中的推荐算法等关键技术作了详细讨论。