基于聚类分析的电子商务推荐系统  

E-Commerce Recommendation System Based on Clustering Analysis

作　　者：程岩[1] 肖小云[1] 吴洁倩[1] 

机构地区：[1]复旦大学管理学院信息管理与信息系统系,上海200433

出　　处：《计算机工程与应用》2005年第24期175-177,共3页Computer Engineering and Applications

摘　　要：协同过滤技术可以通过分析客户群共同的消费品味来形成推荐。数据稀缺性问题是协同过滤技术面临的主要挑战。文章利用ROCK聚类算法提出了一种基于协同过滤技术的推荐系统模型,该模型可以有效地解决基于协同推荐的数据稀缺性问题。Collaborative Filtering（CF） is used for forming recommendation by analyzing the common “taste” shared by a group of customers.Data sparsity problem is a potential challenge of collaborative filtering.In this paper,a CF-based recommendation system model is presented,which attempt to bridge the sparsity problem by incorporating ROCK,a king of clustering algorithm,into the recommendation system.

关 键 词：电子商务 推荐系统 协同过滤 

分 类 号：C931.6[经济管理—管理学] TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]