天津市高等学校科技发展基金计划项目(20030613)
- 作品数：8 被引量：41H指数：4
- 相关作者：高琳琦姜有辉杨静李从东李龙洙更多>>
- 相关机构：天津师范大学天津大学天津现代职业技术学院更多>>
- 发文基金：天津市高等学校科技发展基金计划项目博士科研启动基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理生物学更多>>
- 顾客偏好的动态挖掘算法被引量：4
- 2007年
- 基于顾客偏好随时间变化的特性,采用聚类、关联规则等技术,对顾客偏好进行动态挖掘.通过追踪顾客购买序列,最终产生Top-N产品推荐,旨在提高推荐系统的推荐质量.然后选取协同过滤算法作对照,并采用MovieLens站点提供的测试数据集.通过对召回率和精度两项指标的分析,表明该动态挖掘算法具有较高的推荐准确度和全面性.
- 杨静高琳琦
- 关键词：顾客偏好协同过滤关联规则推荐系统
- 个性化推荐系统中顾客信息的隐式采集方法研究被引量：8
- 2006年
- 随着电子商务的发展,个性化推荐系统得到了越来越广泛的应用,实现个性化推荐的基础是采集能够反映顾客偏好的信息。本文通过分析将隐式信息采集方法应用到个性化推荐系统中顾客信息采集时的特点,提出了一种面向点击、停留数据统计的个性化数据采集方法,并基于Ajax技术给出了应用实现。
- 姜有辉高琳琦
- 关键词：电子商务AJAX
- 基于顾客行为的产品推荐方法被引量：13
- 2005年
- 在线推荐系统提供购物导航服务,是提高电子商务系统性能的重要方面。论文提出了一种基于在线顾客的点击、阅读等行为的产品推荐方法。包括度量顾客行为,通过一个循环过程获得顾客对各产品属性的关注程度,然后在结合分析的基础上分析顾客偏好,依据偏好选择推荐产品。并用实例说明产品推荐过程。
- 高琳琦李龙洙
- 关键词：电子商务顾客行为推荐系统
- 基于自组织特征映射聚类的协同过滤推荐算法被引量：3
- 2006年
- 个性化推荐系统是电子商务系统的一个重要研究内容,计算顾客之间的相似性或顾客聚类是产生良好推荐的关键．通过分析个性化推荐的应用特征,即顾客评分数据稀疏及其影响；在开放的电子商务环境中,新顾客不断加入和顾客偏好的迁移,使顾客簇不断发生变化,提出了一种基于自组织特征映射聚类的协同过滤推荐算法,对高堆稀疏的样本进行动态聚类．它具有下列特点：①在自组织特征映射聚类中,引入抑制函数,使其能够适应顾客评分数据的稀疏性；②设置神经元的分裂和合并过程,使其能够满足顾客聚类的动态变化．通过实验分析,表明该算法能够适应顾客评分数据稀疏和顾客聚类的动态变化特征,从而提高推荐质量．
- 高琳琦李从东
- 关键词：协同过滤聚类分析自组织特征映射
- 电子商场中的个性化推荐研究与应用被引量：4
- 2006年
- 文章比较了虚拟电子商场与传统商场的不同,分析了虚拟电子商场条件下个性化推荐系统的优势,介绍了个性化推荐系统中的顾客个性化信息采集的三种方法,给出了一个个性化推荐的示例系统,说明了电子商场的个性化推荐的应用过程。
- 姜有辉高琳琦
- 关键词：电子商场个性化推荐顾客忠诚度
- 个性化产品推荐中的SOFM神经网络模型被引量：1
- 2006年
- 从个性化推荐的应用特点出发,提出了一种基于SOFM神经网络的个性化推荐模型,对高维稀疏的样本进行动态聚类.它具有下列特点:(1)在SOFM学习中,引入抑制函数(RestrainingFunction),使其能够适应顾客评分数据的极端稀疏;(2)设置神经元的分裂和合并过程,使其能够满足顾客聚类的频繁变动.通过实验分析表明,该模型能够明显提高推荐质量.
- 高琳琦李从东
- 关键词：个性化推荐聚类分析SOFM
- 电子旅游中间商的个性化信息服务模式研究被引量：5
- 2006年
- 本文将个性化信息服务模式运用于电子旅游中间商,以提高其服务水平。首先比较了传统电子旅游中间商与具有推荐功能的电子旅游中间商的异同;其次,分析了传统电子旅游中间商的不足;最后提出了建立个性化信息服务模型的方法,以求个性化信息服务模式更广泛的应用于电子旅游中间商。
- 郭炜高琳琦
- 关键词：个性化信息服务协同过滤
- 前瞻选择抽样算法在产品推荐中的应用被引量：4
- 2005年
- 着眼于由用户数据的极端稀疏性所导致的推荐质量下降问题,基于最近邻算法,将随机抽样算法结合前瞻框架,应用于推荐系统,旨在提高推荐精度。并在此基础上对其进行实验评估,表现出较低的平均误差率和较高的稳定性。
- 杨静高琳琦
- 关键词：最近邻算法推荐系统
