检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:陈媛媛[1,2] 聂规划[1,2] 陈冬林[1,2] 桂雁军[3]
机构地区:[1]武汉理工大学经济学院,湖北武汉430070 [2]武汉理工大学电子商务与智能服务研究中心,湖北武汉430070 [3]新奇特车业服务股份有限公司,上海201824
出 处:《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》2014年第1期109-113,共5页Journal of Wuhan University of Technology:Information & Management Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目(71172043;71072077);国家科技支撑计划基金资助项目(2013BAH13F01;2012BAH93F04);教育部人文社科基金资助项目(09YJA630124;10YJAZH050);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2013-ZY-131)
摘 要:介绍了现有的电子商务推荐技术与系统,分析了其中存在的数据稀疏性、冷启动、推荐精度低和实时性差等问题,阐述了利用全网数据构建用户兴趣图谱进行推荐的方法,探讨了基于兴趣图谱的推荐与跨网推荐取得的进展,证明该方法的提出具有重要的现实意义。The existing e -commerce recommendation technology and systems were discussed. Some problems such as data sparsity, cold start, low precision and poor real - time capability in systems were analyzed. The method that constructing user in- terest graph was presented based on the data of whole internet. The progress of recommendation based on interest graph and cross - system was explored. It demonstrated that the proposition of the method has great practical significance.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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