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电子商务个性化信息推荐服务的研究
作 者: 安芳
导 师: 席宁华
学 校: 对外经济贸易大学
专 业: 产业经济学
关键词: 推荐服务 服务方式 用户模型 组合协同过滤 RSS技术
分类号: F713.36
类 型: 硕士论文
年 份: 2006年
下 载: 814次
引 用: 14次
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内容摘要
目前,个性化信息服务已经被公认为解决Internet“信息过载”的方法,本文将基于网络的个性化信息服务思想具体应用到产品推荐个性化服务体系中,实现信息的个性化推荐服务和服务方式的个性化。本文所提出的个性化推荐模型是面向客户购买频度比较高的商品,包括各种快速消费品,如书籍、电影、化妆品、服装等。对于这一类产品,在信息的个性化推荐方面,推荐系统的核心是学习用户个人的兴趣及对用户兴趣变化的适应能力。本文中提出一个性化商品推荐服务模型PRMPR,通过分析用户的个人信息、浏览对象、时间等来推断该用户的兴趣所在,满足用户的个性化需求。系统采用用户个性化特征库来记录用户个性化兴趣特征信息,尊重用户中存在的差异,动态学习和跟踪用户的个性化兴趣;采用基于项目和基于用户的组合协同过滤技术,有利于用户新的兴趣的奇异发现,同时本文中的用户兴趣特征提取方式在一定程度上改善了该算法所面临的数据稀疏问题,实现与用户兴趣相关度较高的、较准确的个性化信息推荐服务。本文采用面向对象的方法对电影个性化推荐系统进行了分析设计与实现。在个性化信息推荐服务的服务方式方面,本文引入了RSS技术,实现了一个简易的RSS阅读器,实现用户无须访问网站而直接通过应用程序的接口获取所需的信息概要,为用户的信息检索提供了便利。本文以解决Web海量商品信息与用户个性化需求之间的矛盾为目的,提出了一种产品信息的个性化服务的实现方法,加快网络产品信息资源服务的个性化、智能化的发展。对国内电子商务个性化信息服务有一定的推动意义。
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全文目录
第一章 前言 6-11 1.1 论文研究背景及意义 6-7 1.2 个性化服务现状 7-8 1.3 本文主要工作、特点及意义 8-10 1.3.1 本文的主要工作 8-9 1.3.2 本文的主要特点 9 1.3.3 本文的研究意义 9-10 1.4 本文总体安排 10-11 第二章 电子商务个性化服务相关理论 11-19 2.1 电子商务个性化服务 11-14 2.1.1 电子商务个性化服务的概念 11 2.1.2 电子商务个性化服务的研究内容 11-12 2.1.3 电子商务个性化服务的特点 12 2.1.4 电子商务个性化服务的意义 12-13 2.1.5 个性化服务的体系结构 13-14 2.2 个性化服务相关的技术 14-19 2.2.1 个性化推荐服务的主要技术 14-17 2.2.2 信息服务方式的主要技术 17-19 第三章 个性化商品信息服务分析 19-23 3.1 商品信息的个性化推荐服务模型(PRMPR)的分析 19-21 3.1.1 PRMPR 结构分析 19-21 3.1.2 PRMPR 工作过程分析 21 3.2 基于 RSS 的个性化信息服务方式的分析 21-23 第四章 个性化商品信息服务模型的构建 23-31 4.1 商品信息资源的表示 23 4.2 用户模型构建 23-25 4.2.1 可操作性分析 25 4.2.2 可扩展性分析 25 4.2.3 安全性分析 25 4.3 用户兴趣特征的提取与调整 25-28 4.3.1 用户兴趣特征的获取 26 4.3.2 动态调整 26-28 4.4 基于项目与用户的组合协同过滤算法 28-31 第五章 个性化电影信息服务系统分析与设计 31-49 5.1 电影个性化服务系统的整体框架 31-33 5.2 推荐系统规划与设计 33-40 5.2.1 系统平台 33 5.2.2 系统功能概述 33-34 5.2.3 系统模块划分与流程分析 34-38 5.2.4 系统类设计 38-40 5.3 推荐系统的数据库设计 40-41 5.4 推荐系统的界面设计 41-45 5.5 RSS 阅读器设计 45-46 5.6 系统试运行结果分析 46-47 5.7 系统扩展 47-49 结论 49-50 参考文献 50-52 附录一 系统中所涉及的主要的类的结构 52-54 附录二 数据库设计所涉及到的表结构 54-57 附录三 程序代码 57-70 致谢 70-71 中文详细摘要 71-75
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中图分类: > 经济 > 贸易经济 > 国内贸易经济 > 商品流通与市场 > 商品销售 > 电子贸易、网上贸易
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