电子商务个性化推荐系统中协同过滤技术研究
在信息量越来越大的今天,基于各种推荐技术的个性化推荐系统应运而生,为了使用户及时从大量数据中得到所需信息,电子商务个性化信息推荐服务应运而生.协同过滤推荐技术作为目前最成熟、最成功的推荐技术,得到了广泛的应用.协同过滤通过收集用户的兴趣爱好,及其他用户的评分信息、计算用户间的相似度,从而进行推荐.然而由于数据稀疏度、冷启动、算法的可扩展性问题严重影响了推荐的准确度,推荐系统的应用和推广遇到了瓶颈.
电子商务 个性化推荐系统 协同过滤 用户数据
杨芹英
贵州大学管理学院,贵阳,550025
国内会议
贵阳
中文
67-72
2011-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）