论文部分内容阅读
随着互联网的普及和电子商务的发展,电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时,其结构也变得更加复杂,用户经常会迷失在大量的商品信息空间中,无法顺利找到自己需要的商品。电子商务推荐系统利用人工智能、统计学、数据挖掘等技术,直接与用户交互,帮助用户更好、更快的找到需要的商品。本文着重介绍并分析了目前常用的几种个性化推荐技术,包括基于关联规则的推荐技术、基于最近邻居的协同过滤技术和基于内容的推荐技术。并对今后个性化推荐技术的研究热点和发展方向进行了展望。