ART与概念相似在电子商务推荐系统中的应用  

Application of ART and concept similarity in E-commerce recommendation system

作　　者：徐红升[1] 张瑞玲[1] 

机构地区：[1]洛阳师范学院信息技术学院,河南洛阳471022

出　　处：《计算机工程与应用》2010年第7期213-217,共5页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金No.60575035;河南省基础与前沿研究计划(No.082300410270);河南省教育厅自然基金(No.2006520010)~~

摘　　要：电子商务网站使用推荐系统来分析用户个人的喜好、习惯,并向其推荐信息、商品。针对传统的推荐系统在实际中存在着数据稀疏性及挖掘潜在需求的问题,提出利用ART神经网络的聚类特性与产品本体来设计电子商务推荐系统。同时,当用户的偏好类别偏少时,提出以形式概念分析为基础的概念相似度方法来提高推荐质量。实验表明该方法有效地提高了推荐效率。E-commerce websites analyze the interests and habits of users and recommend products by recommendation system now.But the traditional recommendation systems have some shortcomings,such as data sparsity and digging out the potential demand.Therefore,by utilizing both the clustering characteristic of ART and product ontology,the design method of EC recommendation system is put forward.A concept similarity measure method based on Formal Concept Analysis（FCA） is proposed to enhance quality of recommendation when lacking for sort of user＇s interests.The experimental results show that this method can effectively improve the performance of the recommendation system.

关 键 词：神经网络 本体 推荐系统 电子商务 形式概念分析 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]