基于用户行为的个性化推荐系统的设计与应用①

Design and Application of Personalized Recommendation System Based on Users Behavior
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    摘要:

    目前电子商务网站提供的推荐服务很难满足用户的个性化需求,协同过滤算法作为应用最成功的推荐算法,依然存在数据稀疏性、用户评分真实性等问题,制约着推荐系统的质量。设计和实现了一个基于用户行为的个性化商品推荐系统,主要采用前融合组合推荐策略,避免了单纯使用协同过滤算法的弱点。阐述了基于用户行为的个性化推荐系统的设计思想和实现过程,最终通过实验验证了本推荐系统具有良好的推荐效果。

    Abstract:

    It is difficult for the e-commerce system to meet users individual requirements. As one of the most successful algorithms, the Collaborative Filtering Algorithm still has problems like sparsity of data and lack of authenticity in user rating. Based on the related work, a recommendation algorithm based on users actions is designed and implemented. It avoids the weakness of collaborative filtering techniques. This paper describes the recommended system’s ideas and the implementation process, and proves that the recommendation system performed well through experimtnts.

    参考文献
    1 Lin WY, Alvarez SA, Ruiz C. Collaborative recommendation via adaptive association rule mining. 2000.
    2 Haubl G, Trifts V.Consumer Decision Making in On line5Shopping2Environments:2The2Effects2of Intera- ctive 5Decision Aids 5Marketing 5Science, 2000.
    3 许海玲,吴潇,李晓东.互联网推荐系统比较研究.软件学报, 2009:352-358.
    4 崔亚洲,段刚.基于Web日志和商品分类的协同过滤推荐系统.电子科技大学学报, 2006:39-41.
    5 邓爱林,朱扬勇,施伯乐.基于项目评分预测的协同过滤推荐算法.计算机应用研究, 2008:1622-1623.
    6 Jiawei Han, Micheline K.Data Mining Concepts and Techniques,Second Edition.北京:机械工业出版社, 2006:146-173
    7 业宁,李威,梁作鹏,董逸生.一种Web用户行为聚类算法.小型微型计算机系统, 2004:1364-1367.
    8 Sarwar B, Karypis G, Konstan J, Riedl J. Item-Based collaborative filtering recommendation algorithms. Proc. of the 10th International World Wide Web Conference. 2001.
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王义,马尚才.基于用户行为的个性化推荐系统的设计与应用①.计算机系统应用,2010,19(8):29-33

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  • 收稿日期:2009-11-25
  • 最后修改日期:2010-01-01
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