基于AIS与CBR的电子商务推荐系统研究
为提高电子商务推荐系统的性能，提高顾客对推荐的商品的认可程度并实现电子商务推荐系统的快速应答，本文提出了基于案例推理与人工免疫机理的电子商务推荐系统的实施框架。在电子商务推荐系统的学习子系统中，分析了人工免疫算法的内在机理，研究了抗体的编码机制、抗原识别、抗体初始种群生成、亲和力计算、克隆选择、种群更新等人工免疫算法的实现环节，介绍了案例推理中的案例表达、案例匹配、案例调整与案例维护等主要环节的实现。
电子商务 网络交易 商品推荐 管理信息系统
常春光 朱云龙 胡琨元 李惠玲
沈阳建筑大学管理学院 辽宁 沈阳 110168 中国科学院沈阳自动化研究所 工业信息学重点实验室 辽宁 沈阳 110168 中国科学院沈阳自动化研究所 工业信息学重点实验室 辽宁 沈阳 110168 沈阳建筑大学管理学院 辽宁 沈阳 110168
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2009-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）