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內(nèi)容簡介

　　電子商務(wù)推薦系統(tǒng)是解決信息超載的重要技術(shù)。協(xié)同過濾作為推薦系統(tǒng)中廣泛使用的、*成功的推薦算法，還存在諸如稀疏性（sparsity）、冷啟動（cold-start）、可擴(kuò)展性（scalability）等制約其進(jìn)一步發(fā)展的瓶頸問題。《電子商務(wù)推薦系統(tǒng)瓶頸問題研究》針對稀疏性問題，提出了非目標(biāo)用戶類型區(qū)分理論、領(lǐng)域*近鄰理論、基于Rough集理論的用戶評分項并集未評分值填補(bǔ)方法等；針對冷啟動問題，提出了一種冷啟動消除方法，包括用戶訪問項序理論、n序訪問解析邏輯、改進(jìn)的*頻繁項提取算法IMIEA、用戶訪問項序的Markov鏈模型等；針對可擴(kuò)展性問題，提出了適應(yīng)用戶興趣變化的協(xié)同過濾增量更新機(jī)制；*后設(shè)計并實現(xiàn)了一個電子商務(wù)協(xié)同過濾原型系統(tǒng)ECRec。《電子商務(wù)推薦系統(tǒng)瓶頸問題研究》可供管理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域和專業(yè)的高校師生、科研院所研究人員、IT企業(yè)（尤其是電子商務(wù)企業(yè)）管理者及技術(shù)人員參考使用。

作者簡介

　　李聰，四川西充人，合肥工業(yè)大學(xué)管理科學(xué)與工程博士，電子科技大學(xué)管理科學(xué)與工程博士后，四川師范大學(xué)計算機(jī)科學(xué)學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師，四川省第十一批學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人后備人選，美國匹茲堡大學(xué)訪問學(xué)者。主要從事電子商務(wù)與商務(wù)智能研究，已主持國家自然科學(xué)基金項目等各級科研課題十余項，發(fā)表論文四十余篇。馬麗，四川西充人，重慶師范大學(xué)人文地理學(xué)碩士，四川師范大學(xué)圖書與檔案信息中心副教授。主要從事電子商務(wù)與信息管理研究，已主持和主研各級科研課題近十項，發(fā)表論文二十余篇。

圖書目錄

前言
第1章緒論
1.1問題的提出
1.2研究目的與意義
1.3電子商務(wù)推薦系統(tǒng)概述
1.3.1定義及任務(wù)
1.3.2用戶偏好數(shù)據(jù)
1.3.3相關(guān)推薦技術(shù)
1.4國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.4.1協(xié)同過濾的起源和發(fā)展
1.4.2協(xié)同過濾的瓶頸問題
1.4.3稀疏性問題研究現(xiàn)狀
1.4.4可擴(kuò)展性問題研究現(xiàn)狀
1.5研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
第2章傳統(tǒng)協(xié)同過濾及其評價方法
2.1基于用戶的協(xié)同過濾
2.1.1表示
2.1.2鄰居用戶形成
2.1.3推薦生成
2.2基于項目的協(xié)同過濾
2.2.1鄰居項目形成
2.2.2推薦生成
2.3推薦質(zhì)量評價方法
2.3.1評價標(biāo)準(zhǔn)
2.3.2實驗數(shù)據(jù)集
2.3.3實驗方案
2.4本章小結(jié)
第3章面向KNN法的稀疏性緩解理論研究
3.1相關(guān)工作分析
3.2非目標(biāo)用戶類型區(qū)分理論
3.3基于領(lǐng)域最近鄰理論的KNN法
3.3.1領(lǐng)域最近鄰理論
3.3.2基于領(lǐng)域最近鄰的KNN法描述
3.3.3實驗結(jié)果及分析
3.4基于Rough集理論的KNN法
3.4.1基于Rough集理論的未評分項填補(bǔ)方法
3.4.2基于Rough集理論的KNN法描述
3.4.3實驗結(jié)果及分析
3.5本章小結(jié)
第4章基于用戶訪問項序的冷啟動消除方法研究
4.1相關(guān)工作分析
4.2用戶訪問項序理論
4.2.1用戶訪問項序的獲取
4.2.2n序訪問解析邏輯
4.2.3用戶訪問項序的相似性計算方法
4.3基于訪問項序最近鄰的top—N推薦
4.4基于Markov鏈模型的商品導(dǎo)航推薦
4.4.1Markov鏈與概率轉(zhuǎn)移矩陣
4.4.2用戶訪問項序的Markov鏈模型
4.4.3模型的訓(xùn)練方法
4.5實驗結(jié)果及分析
4.5.1實驗環(huán)境、數(shù)據(jù)集及評價標(biāo)準(zhǔn)
4.5.2實驗結(jié)果及分析
4.6本章小結(jié)
第5章面向可擴(kuò)展性的增量更新機(jī)制研究
5.1相關(guān)工作分析
5.2項目相似性增量更新機(jī)制
5.2.1增量更新機(jī)制的基本思想
5.2.2獨(dú)立因子的增量值計算方法
5.2.3計算復(fù)雜度分析
5.2.4增量更新流程分析
5.3實驗結(jié)果及分析
5.3.1實驗環(huán)境、數(shù)據(jù)集及評價標(biāo)準(zhǔn)
5.3.2實驗結(jié)果及分析
5.4本章小結(jié)
第6章電子商務(wù)協(xié)同過濾系統(tǒng)ECRec的設(shè)計與實現(xiàn)
6.1ECRec的設(shè)計
6.1.1系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計
6.1.2功能模塊設(shè)計
6.1.3系統(tǒng)內(nèi)存處理設(shè)計
6.2ECRec的實現(xiàn)
6.3本章小結(jié)
第7章總結(jié)與展望
7.1研究工作總結(jié)
7.2未來研究展望
參考文獻(xiàn)