基于案例推理的电子商务推荐系统研究  

作　　者：李施施[1] 叶柏龙[2] 

机构地区：[1]湖南大学,长沙410082 [2]中南大学,长沙410083

出　　处：《计算机光盘软件与应用》2013年第3期7-8,共2页Computer CD Software and Application

摘　　要：为了进一步提高推荐系统的性能,通过分析协同过滤算法和CBR的潜在假设,从理论上证明了CBR能够提升基于协同过滤技术的推荐系统的原因,在上述理论的基础上提出了一种系统框架,该框架的离线部分能够提升推荐系统的实时响应和推荐精度,最后,结合CBR提出了一种算法在事例修改和重用阶段生成适合的推荐列表。

关 键 词：协同过滤 事例分析推理 电子商务 推荐系统. 

分 类 号：TP311.52[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]