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基于多级客户模型的个性化推荐机制
被引量:
2
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作者
冀俊忠
刘椿年
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2005年第9期1669-1673,共5页
个性化是未来Web智能系统的一大特征.为了实现商品的个性化推荐,提出了一种新的基于多级客户模型的推荐系统机制,它由数据准备、模型学习、推荐集的生成和智能过滤四个子过程构成.该机制借助于多级客户模型从客户的购物需求、偏爱特征...
个性化是未来Web智能系统的一大特征.为了实现商品的个性化推荐,提出了一种新的基于多级客户模型的推荐系统机制,它由数据准备、模型学习、推荐集的生成和智能过滤四个子过程构成.该机制借助于多级客户模型从客户的购物需求、偏爱特征和消费能力三方面捕获客户的实际需求,从而实现了一种深层次的个性化推荐,改善了推荐效果.
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关键词
个性化推荐
多级客户模型
贝叶斯网
推荐引擎
智能过滤
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题名
基于多级客户模型的个性化推荐机制
被引量:
2
1
作者
冀俊忠
刘椿年
机构
北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2005年第9期1669-1673,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60173014)资助
北京市自然科学基金(4022003)资助
多媒体与智能软件技术北京市重点实验室开放基金(0702200201)资助.
文摘
个性化是未来Web智能系统的一大特征.为了实现商品的个性化推荐,提出了一种新的基于多级客户模型的推荐系统机制,它由数据准备、模型学习、推荐集的生成和智能过滤四个子过程构成.该机制借助于多级客户模型从客户的购物需求、偏爱特征和消费能力三方面捕获客户的实际需求,从而实现了一种深层次的个性化推荐,改善了推荐效果.
关键词
个性化推荐
多级客户模型
贝叶斯网
推荐引擎
智能过滤
Keywords
personalization recommendation
multilevel customer model
Bayesian network
recommendation engine
intelligent filter
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多级客户模型的个性化推荐机制
冀俊忠
刘椿年
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2005
2
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