文档介绍：中文摘要现存的电子商务个性化推荐越来越受到关注。,一互联网信息技术发展迅猛,使得网络信息资源急剧增长。信息过载和信息迷失已严重制约了人们对网络信息的使用。个性化推荐服务既可以为用户提供所需商品推荐服务,使用户方便快捷的找到商品,顺利购买所需商品;又可以为商家提供客户信息,从而掌握用户情况,并进行进一步的推广活动,通过对用户偏好信息有效分析来提高信息推荐的准确度,进而增加用户对网站的忠诚度,因此,本文研究将决策思想与个性化推荐服务相结合,运用基于模糊语言量词引导阕拥腗方法,通过显性和隐性两种不同的方式获得用户不完全偏好信息,结合分析用户的个性化不完全偏好信息,来为用户提供符合用户个人偏好的决策推荐服务。本研究不需与其它用户信息相匹配,针对的是每个单个用户自身的偏好信息,通过与用户相互交互的过程,产生商品的属性和权重的不完全信息,进而推荐符合具体用户偏好需求的商品或服务,由此来提高用户满意度,使商家在日益激烈的电子商务竞争中提高商品推荐的准确率,帮助商家来提高用户的忠诚度。关键词;个性化推荐;阕●,,●瑃.‘
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录目论文的选题背景及研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。国内外研究现状及评述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状及评述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.方法在个性化推荐中的应用研究现状及评述⋯⋯⋯⋯⋯⋯.研究内容及方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯论文结构框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第吕砺刍骸多属性决策概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯..推荐过程模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.目录中文摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯录.⋯⋯⋯.⋯.⋯⋯.⋯.⋯⋯.⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯.⋯.⋯.⋯⋯⋯⋯⋯......⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯.⋯.⋯⋯⋯...】】:第滦髀邸个性化推荐的国内外研究现状及评述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯个性化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯决策矩阵规范化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
.畔⒒袢〖肮娣痘怼黑龙江大学硕士学位论文不完全信息⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.用户偏好信息的获取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于隐性反馈的用户偏好信息的获取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.谙孕苑蠢〉挠没ê眯畔⒌幕袢占优关系转换偏好强度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.袢”冉隙缘恼加殴叵抵怠中的甇⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..扑闫ê们慷取利用阕蛹扑闵唐氛加哦炔⑼⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第率莘治觥基于隐性反馈的数据分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.:⋯⋯⋯⋯。:⋯.笛榻峁胺治觥基于显性反馈的数据分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯信息获取及规范化处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.笛榻峁胺治觥本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯结论与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.攻读学位期间发表的论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯独创性声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...一—
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第滦髀论文的选题背景及研究意义研究和实际应用方面意义体现为以下几点:随着互联网上信息技术的迅猛发展,网络信息资源也随之成“爆炸式’’增长。尤其是在电子商务服务领域,个性化推荐以其能为客户提供个性化服务而成为重要的研究课题。在数字化经济的快速发展的趋势下,对于商家来说,怎么使商家和其用户之间的相互交互得到更进一步的提升,是这种市场环境竞争中的关键特质,并且商家正面临着如何根据客户需求信息来对每一个客户提供有针对性的产品及服务的问题。这当中最能体现这种现象的技术就是个性化服务。个性化推荐服务既可以为用户提供所需商品推荐服务,使用户方便快捷的找到商品,顺利购买所要商品;又可以为商家提供客户信息,从而掌握用户情况,进