文档介绍：産．
日期：卫竺东南大学学位论文独创性声明东南大学学位论文使用授权声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布ǹ论文的全部或部分内容。论文的公布ǹ授权东南大学研究生院办理。．
摘要随着电子的发展、电子商务的不断广泛应用，智能化推荐系统在电子商务系统中具有良好的发展和应用前景，已经成为电子商务技术的一个重要内容，得到了越来越多研究者的关注。针对现行电子商务推荐系统出现的问题和面临的挑战，本文对基于内容过滤和基于协同过滤的智能推荐技术进行了有益的探索和研究。本文的研究内容主要包括：基于模糊聚类的混合智能推荐系统，一种有效的基于项目层次的协同过滤推荐算法以及基于奇异值分解的融合用户内容的协同过滤推荐。具体研究内容如下：第一：改进了一种基于模糊聚类的混合信息推荐机制，应用模糊聚类技术，综合考虑了基于内容的推荐和协同过滤推荐。在计算基于内容的推荐时，从项目的属性特征上对项目进行聚类，用隶属度的值来表示项目属于每个模糊簇的程度，利用项目模糊关系矩阵获得推荐结果。在计算协同过滤推荐时，从用户的项目特征上对用户进行聚类，形成一个用户模糊群，根据群中其他用户对目标项目的推荐产生目标用户对目标项目的推荐。结果表明，改进的应用模糊聚类的混合推荐算法在预测精度上较传统的推荐算法有一定的提高。第二：给出了一个新的概念层次的方法。此方法结合用户项目矩阵和集成项目和类似的项目多层次的关联。提出的方法不仅克服了数据稀疏的困难，而且还解决了该项目的多种内容和多层次的问题。结果表明，该算法可以达到较好的预测精度，并提供比传统的协同过滤推荐算法更好的结果。第三：提出了一种新的协同过滤算法来解决上述问题。利用奇异值分解的结果，以填补空缺的评分，然后结合了评价的相似性和用户的信息的相似性，从而产生推荐。结果表明，基于奇异值分解的融合用户内容的协同过滤推荐是关键词：电子商务，推荐系统，推荐技术，协同过滤，基于内容的过滤可行的。摘要
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目录摘第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章推荐技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．第三章基于模糊聚类的混合信息推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．目勇乏⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯选题依据⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。研究口的和应用价值⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．研究内容与组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．芯磕谌荨．橹峁埂本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一推荐系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．基于用户的协同过滤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．没钅科婪志卣蟆．嗨菩远攘糠椒ā．罱诰友≡瘛．萍觥基于项目的协同过滤推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯混合推荐技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯隐私保持问题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯相关工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于模糊聚类的用户内容推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．没В羁诰卣蟊曜蓟．菇ㄏ羁谑粜缘哪：嗨凭卣蟆．扑隳：燃劬卣蟆基于模糊聚类的协同过滤推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．
第四章一种有效的基于项目层次的协同过滤推荐算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第五章基于奇异值分解的融合用户内容的协同过滤推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第六章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．没粜陨系