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面向电子商务的协同过滤推荐算法与推荐系统研究的中期报告.docx

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面向电子商务的协同过滤推荐算法与推荐系统研究的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/22 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【面向电子商务的协同过滤推荐算法与推荐系统研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【面向电子商务的协同过滤推荐算法与推荐系统研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。面向电子商务的协同过滤推荐算法与推荐系统研究的中期报告一、研究背景近年来,电子商务市场不断扩大,人们越来越倾向于在网上购物,从而产生了海量的交易数据。这些数据不仅包含了用户的购买记录,还包括了用户的个人信息、浏览记录等。针对这些数据,协同过滤推荐算法被广泛应用于电子商务推荐系统中,可以帮助用户快速找到自己感兴趣的商品,同时也促进了电子商务市场的发展。因此,本研究旨在通过分析用户的行为数据,提出一种面向电子商务的协同过滤推荐算法,并实现一个推荐系统,为用户提供更精准的商品推荐服务。二、研究内容本研究主要从以下几个方面展开:,介绍协同过滤推荐算法的基本原理和分类方法,探讨其适用范围和优缺点。,包括用户的购买记录、浏览记录、评价记录等,建立用户行为模型和商品模型,并对数据进行预处理和清洗。,在考虑用户历史行为的基础上,利用相似邻居的评价数据加权计算目标商品的推荐得分,以实现更精准的商品推荐。,并通过实验验证其推荐效果和性能,对比不同算法的推荐精度、覆盖率、多样性等指标,进一步优化算法的实现方式和参数设置。三、研究目标本研究旨在设计和实现一种面向电子商务的协同过滤推荐算法,并建立一个推荐系统,以提供更准确、更智能、更个性化的商品推荐服务。具体目标包括:,能够准确地预测用户的需求和喜好,生成个性化的商品推荐列表,提升用户的满意度和忠诚度。,使用户能够发现更多感兴趣的商品,并探索不同类型的商品。,使其能够快速处理大规模的用户行为数据和商品属性数据,并实现实时推荐功能。四、研究意义随着电商市场的不断扩大和用户需求的不断增长,电商推荐系统已经成为了一项重要的研究领域。本研究将利用协同过滤推荐算法对用户行为数据进行深入挖掘,实现更加精准的商品推荐服务,从而提高电商平台的用户满意度和购物体验。同时,本研究还将对协同过滤推荐算法进行改进和优化,提高推荐系统的效率和性能,为电商推荐系统的应用和研究提供新的思路和方法。