电子商务推荐系统研究综述

被引：33

作者：

刘平峰

聂规划

陈冬林

机构：

[1] 武汉理工大学经济学院

来源：

情报杂志 | 2007年 / 09期

关键词：

电子商务; 推荐系统; 推荐技术; 网格;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.52 [];

学科分类号：

081202 ; 0835 ;

摘要：

对电子商务推荐系统在国内外的研究现状进行了综述,分析与评述了各种电子商务推荐技术的原理方法、特点、优势和不足,阐述了电子商务推荐系统的研究内容,指出了现有电子商务推荐系统存在的问题和研究的发展方向。

引用

页码：46 / 50

页数：5

共 12 条

[1] 使用BP神经网络缓解协同过滤推荐算法的稀疏性问题 [J].

张锋 ;

常会友 .

计算机研究与发展, 2006, (04) :667-672

[2] 基于P2P网络的信息过滤与推荐技术研究 [J].

李绍滋 ;

周昌乐 ;

陈火旺 .

计算机工程, 2006, (08) :45-47

[3] 基于商品属性隐性评分的协同过滤算法研究 [J].

陈冬林 ;

聂规划 .

计算机应用, 2006, (04) :966-968

[4] 电子商务推荐系统研究 [J].

黎星星 ;

黄小琴 ;

朱庆生 .

计算机工程与科学, 2004, (05) :7-10

[5] 基于项目评分预测的协同过滤推荐算法 [J].

邓爱林 ;

朱扬勇 ;

施伯乐 .

软件学报, 2003, (09) :1621-1628

[6] A scalable P2P recommender system based on distributed collaborative filtering [J].

Han, P ;

Xie, B ;

Yang, F ;

Shen, RM .

EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 2004, 27 (02) :203-210

[7] An adaptive recommendation system without explicit acquisition of user relevance feedback [J].

Shahabi, C ;

Chen, YS .

DISTRIBUTED AND PARALLEL DATABASES, 2003, 14 (02) :173-192

[8] A personalized recommender system based on web usage mining and decision tree induction [J].

Cho, YH ;

Kim, JK ;

Kim, SH .

EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 2002, 23 (03) :329-342

[9] Efficient adaptive-support association rule mining for recommender systems [J].

Lin, WY ;

Alvarez, SA ;

Ruiz, C .

DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, 2002, 6 (01) :83-105

[10]

Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments[J] . Robin Burke.User Modeling and User-Adapted Interaction . 2002 (4)

← 1 2 →