商品推荐相关论文
近年来,随着电子商务的蓬勃发展,电商网站的结构更加复杂,规模更加庞大,商品的种类也在不断增加,如何在大量商品中为用户推荐合适......
针对个性化协同过滤推荐方法对商品推荐的准确率不高的问题，提出一种考虑用户兴趣的协同滤波推荐方法。该方法的采用商品属性相似性......
期刊
随着人们对线上购物用户体验的关注度不断提高,商品推荐准确性和系统并发量两大问题成为了系统开发人员的研究重点。目前主流商品......
本文通过研究传统推荐算法存在的不足,针对商品个性化推荐的特殊场景,提出离线推荐与实时推荐相结合的混合推荐算法,从而有效地解......
互联网的快速发展加速了信息的流通,大数据时代的到来更让商品买家面对成千上万的商品无从下手,商品推荐系统需要在海量数据中满足......
随着电子商务的兴起,各式各样的电商网购平台也不断涌现,使得越来越多的消费者的购物方式由线下转为线上。线上购物方式因其购物流......
电子商务中大量评论数据蕴含着丰富的信息,该信息有助于解决个性化推荐系统存在的数据稀疏问题.为了充分挖掘评论数据蕴含的价值,......
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便利的同时,其结构也变得更加复杂,用户经常会迷失在大量的......
随着互联网的普及与电子商务的快速发展，用户在选择商品时面临越来越严重的信息超载问题，协同过滤推荐系统应运而生．它依据其他用户对......
基于互联网的电子商务系统发展十分迅速,在海量的商品之中用户如何能够及时有效的挑选到心仪的商品,是各大电子商务平台十分关注的......
随着电子商务市场规模的持续扩大,商品种类不断增多,面对琳琅满目的商品,用户如何快速、准确的寻找自己最喜欢或最需要的商品成为......
摘 要：对比现在主流的社区电商系统，不难发现目前的社区电商仍然属于传统电商：服务没有针对性，服务功能不完善，仅从交易的角度构建系统，......
针对现有协同过滤方法对用户与商品的潜在信息挖掘不全面的问题,提出了一种基于多特征融合和外积神经协同过滤的个性化商品推荐方......
随着互联网技术的不断发展,网络上每天产生的数据量呈现爆炸式增长,从海量的数据中挖掘出对用户有价值的信息变得也越来越困难。传......
如今互联网的互联互通的网络大量信息爆炸的时代里,数据库海量的数据给我们提供了很多有价值的信息,而我们如何通过现有技术将这些......
随着电子商务规模的不断扩大,商品数量和种类快速增长,从而出现愈加严重的信息过载现象,个性化推荐系统应运而生。尽管当前推荐技......
个性化电子商务推荐系统在过去几年得到迅速发展。许多大型的商业网站已经使用推荐系统为其客户推荐产品。例如Amazon、Ebay、淘宝......
随着Internet的发展和Internet用户群的壮大，获取信息的方式变得非常方便，消费各种信息也成为生活中不可或缺的一部分。但信息过载与......
在电子商务的商品推荐系统中,为了给用户提供个性化的商品推荐,不少研究者提出了各自的推荐方法.由于方法中考虑的影响因素小等原......
多少次,你和她擦身而过,一眼看中她穿的衣服、背的包,但实在不好意思冲上去问她那是什么牌子、哪里买得到.又有多少次,你看到明星......
商品推荐是吸引客户注意力和迎合客户需要的一种重要的商业行为,对于商品推荐系统研究的目的就是要提高商品推荐的质量(成功率),以......
针对推荐系统广泛采用的协同过滤算法存在的稀疏性和冷启动问题,提出了一种基于深度神经网络和动态协同滤波的推荐模型.该模型采用......
与传统电商平台用户的购物特点有所不同,新零售平台的用户购买商品具有重复率高、购买周期短的特点,覆盖衣食住行各个方面,很多属......
近年来,各国企业及科研机构对基于社交网络的商品推荐相关技术的重视程度越来越高,因此,对该领域相关的专利数据进行分析,有利于创......
零售企业面临着各种商品信息的充斥,如何帮助零售企业高效准确地获得有效的商品销售策略,是一个亟需解决的问题。基于复杂网络理论......
在引入兴趣度向量模型的基本原理和用户协同过滤推荐技术的基础上，探讨一种有效的基于兴趣度向量模型的商品推荐算法。该算法通过将......
针对电子商务网站需要为用户提供快速、准确的商品推荐从而进一步促进商品交易的问题,实现客户与商家双赢,构建一个基于Mahout的电......
现存商品推荐模型普遍对时事新闻反应滞后,提出在推荐过程中引入新闻因子,建立具有时事新闻关注点的商品推荐模型,实现时事新闻指......
本文针对电子商务中的商品推荐问题，利用交易数据构建基于商品的复杂网络，提出一种基于复杂网络社团发现的商品推荐方法，并且应用数据......
针对电子商务个性化推荐问题的特点，引入知识工程的树状表示法，将商品推荐中的三要素转化成描述树进行表达，建立基于Prolog语言的个性......
摘要:关联规则是数据挖掘中的一个重要问题,本文在研究关联挖掘的基础上,通过对过去客户的交易记录进行分析,建立关联规则,为客户......
基于电子商务平台的Web scrvice已经是广大消费者购买或者浏览商品的主要形式之一.但是,网络上的海量信息也给我们带来了很多不便.......
提出一种B2C模式下商品数据降维挖掘处理的商品推荐及实现方法，在B2C模式多层购物体系下，采用被动时间反转镜技术建构多维商品数据的......
自从电子商务发展至今,网络购物已经融入到人们的日常生活。不仅在购物上使消费者享受足够的便利,也更好的适应了现代化市场的需求......
近年来,随着大数据时代的到来,数据挖掘成为了各类专家学者的研究热点,伴随着数据挖掘的不断兴起,推荐系统作为数据挖掘技术的一个......
随着信息技术与电子商务的不断发展,用户交易数量与商品数量与日俱增,商务大数据为产业界和学术界带来了宝贵机遇和严峻挑战。人们......
随着数据规模的增长和网络商品经济的发展,推荐算法的重要性不言而喻。推荐算法旨在利用数据挖掘等技术为用户提供个性化推荐。在......
如何从海量的数据中将不同的商品在恰当的时间、合理的位置推荐给适当的人（或人群）是当前面临的主要挑战。考虑到不同国家不同区域的......
个性化商品推荐系统是电子商务平台系统的重要组成部分,推荐效率的高低直接影响用户的购物体验和电子商务平台商品交易量的提升。......
随着现代电子商务的不断发展,如何在琳琅满目的商品中给客户推荐针对性的商品,从而提高商品成交率成为当前的思考的重点。本文结合......
使用会员卡记录消费者信息的传统方式,效率较低,且具有隐私泄露的隐患。针对此问题,本论文将人脸识别技术与服务业会员机制相融合,......
随着互联网技术的不断进步,电子商务得到了快速的发展,通过网络购物平台消费已经逐渐成为一种主要消费渠道。在互联网大发展的背景......
对于有个性化推荐需求的电子商务系统,传统协同过滤推荐算法对商品的用户项目矩阵构建比较单一,难以解决数据稀疏以及推荐结果精度......
随着电子商务市场规模的逐步扩大,在为用户提供琳琅满目的商品的同时,也为用户提供了更为丰富的选择。但是,面对如此多样的商品信......
传统的推荐技术主要依据用户以及商品的基本信息和历史记录,对于商品和用户的特征很少描述。本文提出了基于评论的商品推荐技术,首......
随着信息技术的高速发展和移动终端设备的广泛应用,互联网全面进入Web2.0时代,电子商务随之迅速发展成为人们日常生活中必不可少的......
商品评论挖掘在商品推荐领域取得了越来越多的成果。传统的评论挖掘方法只集中在挖掘评论中隐含的浅层语义,其语义表达效果不理想......
