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电子商务推荐系统关键技术研究
电子商务推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展.但是随着电子商务系统规模的进一步扩大,电子商务推荐系统也面临一系列挑战.针对电子商务推荐系统面临的主要挑战,该文对电子商务推荐系统中推荐算法设计以及推荐系统体系结构等关键技术进行了有益的探索和研究.该文的研究内容主要包括电子商务推荐系统推荐质量研究,电子商务推荐系统实时性研究,基于Web挖掘的推荐系统研究以及电子商务推荐系统体系结构研究.该文的主要研究成果如下:1).提出了基于项评分预测的IRPRec协同过滤推荐算法.2).提出了基于项聚类的ICRec协同过滤推荐算法.3).给出了基...
电子商务推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展.但是随着电子商务系统规模的进一步扩大,电子商务推荐系统也面临一系列挑战.针对电子商务推荐系统面临的主要挑战,该文对电子商务推荐系统中推荐算法设计以及推荐系统体系结构等关键技术进行了有益的探索和研究.该文的研究内容主要包括电子商务推荐系统推荐质量研究,电子商务推荐系统实时性研究,基于Web挖掘的推荐系统研究以及电子商务推荐系统体系结构研究.该文的主要研究成果如下:1).提出了基于项评分预测的IRPRec协同过滤推荐算法.2).提出了基于项聚类的ICRec协同过滤推荐算法.3).给出了基于Web挖掘的推荐系统框架.4).提出了多推荐模型电子商务推荐系统体系结构,设计并实现了一个多推荐模型电子商务推荐系统原型ECMiner.
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作者: 邓爱林
学科专业: 计算机软件与理论
授予学位: 博士
学位授予单位: 复旦大学
导师姓名: 朱扬勇
学位年度: 2003
语 种: chi
分类号: TP317 F713.36
在线出版日期: 2004年6月15日