推荐系统评价指标综述

对现有的推荐系统评价指标进行了系统的回顾,总结了推荐系统评价指标的最新研究进展,从准确度、多样性、新颖性及覆盖率等方面进行多角度阐述,并对各自的优缺点以及适用环境进行了深入的分析。特别讨论了基于排序加权的指标,强调了推荐列表中商品排序对推荐评价的影响。最后对以用户体验为中心的推荐系统进行了详细的讨论,并指出了一些可能的发展方向。

电子商务中人类活动的标度行为实证研究

应用去趋势波动分析法,对电子商务中人类网上购物行为进行研究,首次探讨了人类浏览及购买行为时间序列(数量波动)标度律.首先,研究发现人类网上购物行为呈现出明显的周期性,其时间序列的概率密度函数具有显著的双模态特征.其次,利用傅里叶变换方法分析浏览以及购买行为时间序列的功率谱,发现其演化过程不同于无关联的泊松过程.最后,基于功率谱过滤周期性趋势的影响,对去除周期趋势后的浏览和购买行为时间序列进行去趋势波动分析,发现其标度行为表明其具有较强的长程关联特性,且平均标度值近似为1,表明其具有自组织临界性.实证研究结果与其他领域如因特网交通流和金融市场价格波动的标度行为相似,有助于理解人类活动如何影响电子商务系统演化和提高在线商务活动效率,对分析电子商务中人类行为活动的机制和预测其波动趋势具有重要的启示作用.