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论粒子基于粒计算电子商务网推荐算法

收藏本文 2024-02-28 点赞:11340 浏览:45636 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:电子商务网已经逐步成为当今社会商业交易的一个重要途径,它的进展至关经济结构的转型和人们日常消费生活的质量。电子商务网推荐系统是专门为用户提供的智能性和个性化怎么写作的辅助系统,它主要针对当前用户进行合理的信息筛选和商品推荐。当前推荐系统所依赖的电子商务网数据,有着诸如海量性、稀疏性、实时性以及冷启动等各种棘手且复杂的不足,由此对这些阻碍性不足的探讨,已成为当前电子商务网推荐系统探讨的热点。协同过滤算法是电子商务网推荐系统运用最为广泛的核心算法,考虑到电子商务网的用户行为规律和计算机存储特性,对算法进行针对性地改善,以达到减少存储空间、提升推荐质量和运转速度的目的。粒计算作为一门不足求解的哲学思想、策略论与计算方式的学科,能以人类思维的角度去浅析和求解复杂的现实不足,将粒计算运用到电子商务网的复杂不足上,是本论文所提观点的立足点。对于大中型电子商务网有着的复杂网状的商品类别联系,以粒度思想出发,提出基于类别路径的商品聚类策略,在商品聚类基础上,采取粒计算方式,提出结合用户的商品购写量和评分数据的欢迎度评比方式,寻找目标用户的最近邻,最后,对有无购写记录的两类用户进行不同方式的推荐。关键词:粒子计算论文协同过滤论文电子商务论文推荐系统论文需求优化论文

    中文摘要2-3

    Abstract3-4

    中文文摘4-6

    目录6-8

    第一章 绪论8-16

    1.1 探讨背景8-9

    1.2 国内外探讨近况9-12

    1.3 探讨目标与论文结构12-16

    1.3.1 探讨的作用12

    1.3.2 本论文的主要工作及革新之处12-13

    1.3.3 本论文的组织结构13-16

    第二章 电子商务网用户行为与个性化推荐系统综述16-26

    2.1 电子商务网站介绍16-20

    2.2 电子商务网站上用户的行为描述20-22

    2.3 电子商务个性化推荐系统概述22-25

    2.3.1 电子商务个性化推荐系统的关键技术22-23

    2.3.2 电子商务个性化推荐系统的工作原理23-25

    2.4 本章小结25-26

    第三章 粒计算论述综述26-42

    3.1 粒计算的概念26-31

    3.1.1 粒的定义与描述26

    3.1.2 粒层次26-27

    3.1.3 粒结构27-28

    3.1.4 粒计算的三角形28-31

    3.2 粒计算的核心内容31-32

    3.2.1 粒化31-32

    3.2.2 粒的计算32

    3.3 粒计算的主要模型32-39

    3.3.1 基于粗糙集的粒计算模型32-35

    3.3.2 基于商空间的粒计算模型35-37

    3.3.3 基于领域知识的粒计算模型37-39

    3.4 各种运用环境下的粒计算39-41

    3.4.1 海量数据处理中的粒计算40

    3.4.2 分布式数据处理中的粒计算40-41

    3.4.3 多维数据处理中的粒计算41

    3.4.4 动态数据处理中的粒计算41

    3.5 本章小结41-42

    第四章 基于粒计算的协同过滤推荐算法42-66

    4.1 协同过滤技术介绍42-47

    4.1.1 协同过滤算法描述42-45

    4.1.2 电子商务网推荐算法评价标准45-47

    4.2 协同过滤算法的粒度浅析47-63

    4.2.1 与用户行为无关的商品聚类47-55

    4.2.2 基于购写行为的最近邻计算55-63

    4.3 实验设计与结果浅析63-65

    4.3.1 实验的数据集63

    4.3.2 实验环境63

    4.3.3 比较度量的标准63

    4.3.4 实验结果与浅析63-65

    4.4 本章小结65-66

    第五章 总结与展望66-68

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