基于Vague集的电子商务推荐系统研究  

Research on recommender systems of electric commerce based on Vague sets

作　　者：崔春生[1,2] 李光[1] 吴祈宗[1] 

机构地区：[1]北京理工大学管理与经济学院,北京100081 [2]河南财经政法大学计算机学院,郑州450002

出　　处：《计算机工程与应用》2011年第10期237-239,共3页Computer Engineering and Applications

摘　　要：基于内容推荐系统发展的瓶颈在于商品特征的表示。借助Vague集方法,并利用高斯函数和Vague集中未知度的一些性质,将商品的特征用Vague值形象表示。在此基础上,给出了运用Vague集方法进行基于内容推荐的步骤,为推荐系统的设计提供了一种新的指导思想和方法。最后给出了多个推荐公式,并进行简单的比较,有利于在实际推荐工作中酌情选择不同的推荐公式,提高商品推荐质量和推荐精度。It is stable for the development of content-based recommendation system to represent the features of merchandise. The theory of Vague sets,Gaussian function and characteristics of uncertainty are used to represent features with Vague value. On this basis,the general steps of content-based recommendation with Vague sets are given,in order to get a new idea and method to recommender systems designers.Finally,some recommender formulas with different features are given,which will be conducive to the work of the actual recommendation.Select different formulas according different conditions will improve the quality and accuracy of the recommendation.

关 键 词：推荐系统 VAGUE集 相似度 基于内容推荐 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]