基于协同过滤算法的电子商务推荐算法研究与改进.doc

摘要:当今社会中，互联网技术的急速发展和迅速普及为交易行为和商务办公电子化、互联网化奠定了基础、提供了发展动力。其中，电子商务技术的不断发展导致网络商业模式更新换代的情况产生，但还需要我们将其升级和完善。其中所需的条件不仅仅是计算机技术设施建设的不断完善和不断发展，更重要的应该是电子商务技术领域的内部应与客户端如何紧密联系的进一步思考。本文对传统的协同过滤算法进行简单的改进，在数据过滤阶段运用数据聚类分析的方法，并将用户对一件商品的评分转换成商品类分析，降低了评分矩阵的规模；在推荐方法方面，改进余弦向量法，引入惩罚因子，提高了算法的精度。

【关键词】 个性化推荐 电子商务 协同过滤

目录

摘要

Abstract

一、 引言-1

二、 电子商务推荐系统的概述-1

（一）国内外研究现状-1

（二） 主要研究内容-2

（三） 拟解决的关键问题-2

三、 基于协同过滤算法的电子商务推荐算法的研究和改进-3

（一） 基于协同过滤算法的推荐系统-3

1. 推荐系统的定义-3

2. 推荐系统的架构-3

（二） 协同过滤算法-5

1. 协同过滤算法的基本思想-5

2. 协同过滤的分类-6

3. 协同过滤算法的推荐方法-7

4. 协同过滤算法的改进研究-8

四、 算法的实现过程-9

（一） 聚类子系统-9

（二） 协同过滤子系统-13

（三）推荐实现子系统-14

五、实验过程-15

（一）聚类-15

（二）个性化推荐-17

（三）推荐反馈-18

（四）实验结果总结-18

六、小结-20

参考文献-21