基于Vague值的电子商务推荐系统及其相似度研究  

Recommender Systems of EC and Its Similarity Based on Vague Value

作　　者：崔春生[1] 齐延信[2] 田哲[3] 史昱[4] 

机构地区：[1]河南财经政法大学计算机与信息学院,郑州450002 [2]北京理工大学珠海学院,珠海519088 [3]北京理工大学管理学院,北京100081 [4]山东交通学院数理系,济南250023

出　　处：《图书情报工作》2012年第6期130-134,共5页Library and Information Service

基　　金：河南省科技厅基础与前沿课题"基于确定性方法的电子商务智能推荐系统的理论与应用研究";河南省教育厅基础与前沿课题"基于泛函网络的电子商务组合推荐算法的理论与应用研究"研究成果之一

摘　　要：针对目前电子商务推荐系统中存在的核心问题———相似度,提出借助Vague集理论研究推荐系统的思想。电子商务过程中顾客行为不确定性的存在,为Vague集的引入提供理论基础。商品推荐依赖的是商品间或顾客间的相似程度,而相似度的计算正是Vague集研究较为成熟的一个领域。根据一般电子商务购物方式,确定不同的顾客类型,在顾客分类的基础上,利用统计方法定义商品的Vague值,实现电子商务推荐系统与Vague的完美结合,并通过相似度的计算验证该方法的有效性,从而为推荐系统的研究提供新的思路和方法。In the paper,vague set theory is introduced into the study of recommender systems to solve its core problem which is similarity.The existence of uncertainty of customer behavior in the course of e-commerce provides a theoretical basis for the introduction of Vague set.Recommendation of goods relies on the degree of similarity between customers or goods,while the calculation of similarity is a mature area in the research of Vague set.First,Different customer types are identified according to the general shopping way in e-commerce.Then based on the customer classification,statistical methods are used to define the Vague value of the commodity.This method makes a perfect combination of e-commerce recommendation system and Vague set,and provides new idea for the study of e-commerce recommendation system.

关 键 词：推荐系统 VAGUE集 相似性 电子商务 

分 类 号：TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术]