刘同存

作品数：7被引量：73H指数：5
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供职机构：桂林电子科技大学商学院更多>>
发文主题：电子商务双向关联规则消费者偏好网络消费者更多>>
发文领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
发文期刊：《武汉理工大学学报》《计算机应用研究》《软科学》《统计与决策》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家软科学研究计划更多>>
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基于双向关联规则的网络消费者偏好挖掘研究被引量：8
《微电子学与计算机》2013年第3期20-26,共7页刘枚莲 刘同存 肖吉军 
国家自然科学基金项目(70862001)
通过分析电子商务网站的Web服务器日志提取网络消费者的商品浏览行为信息,利用消费者的浏览频率、浏览时间、链接路径数及路径深度估计商品对网络消费者当前浏览期间偏好的影响权重.结合双向关联规则理论和Apriori算法挖掘具有相互依赖...
关键词：电子商务 网络消费者 偏好挖掘 双向关联规则 
我国地区R&D效率及其影响因素探究——基于“科研产出—成果转化”视角被引量：28
《软科学》2013年第3期80-84,共5页蔡翔 崔晓兰 熊静 刘同存 
国家软科学研究计划项目(2010GXS5D250)
基于"科研产出—成果转化"视角,以2000～2008年的面板数据为基础,运用随机前沿分析方法研究了我国各地区R&D效率及其影响因素。研究结果表明:东部地区科研产出和成果转化效率皆高于中西部地区,中部地区科研产出效率高于西部地区,成果转...
关键词：科研产出 成果转化 随机前沿分析模型 R&D效率 影响因素 
基于蚁群聚类项目评分预测的推荐算法研究被引量：1
《微电子学与计算机》2013年第1期131-134,共4页刘贤锋 刘同存 李淑明 
国家自然科学基金项目(70862001)
针对数据稀疏性问题,提出基于蚁群聚类的项目评分预测方法.在对Web日志分析基础上将用户聚类,针对目标用户的未评分项目,找到目标用户的若干最近邻类簇,利用类簇内其他用户对目标项目的评分预测未评分项目的评分,从而达到降低数据稀疏...
关键词：电子商务 蚁群聚类 评分预测 推荐算法 
基于属性聚类的项目评分预测推荐算法研究被引量：5
《统计与决策》2012年第18期9-11,共3页刘贤锋 刘同存 
国家自然科学基金资助项目(70862001)
针对用户评分数据稀疏性问题,在对项目进行聚类基础上,文章提出了基于属性聚类的项目评分预测推荐算法。算法从项目属性特征相似性分析出发,利用K-Means聚类算法对项目进行聚类。对于未评分项目找到其所属的类簇;利用用户对类簇中其它...
关键词：电子商务 项目聚类 评分预测 推荐算法 
基于网络消费者偏好预测的推荐算法研究被引量：7
《图书情报工作》2012年第4期120-125,共6页刘枚莲 刘同存 吴伟平 
国家自然科学基金项目"网络消费者偏好与品牌选择模型研究"(项目编号:70862001)研究成果之一
传统推荐算法仅依据网络消费者已有偏好信息提供推荐服务,忽略其当前购物状态信息和可能的偏好变化信息。针对这一缺陷,通过分析网络消费者偏好变化特征,提出基于网络消费者偏好预测的推荐算法。该算法综合考虑网络消费者已有偏好信息...
关键词：电子商务 推荐算法 偏好预测 协同过滤 
基于双向关联规则项目评分预测的推荐算法研究被引量：7
《武汉理工大学学报》2011年第9期150-155,共6页刘枚莲 刘同存 张峰 
国家自然科学基金(70862001)
针对用户评分数据稀疏性问题,通过对事务数据库项目空间关联性分析,提出基于双向关联规则项目评分预测的推荐算法。算法利用双向关联规则挖掘事务数据库中相互关联的项目,找到目标项目的关联集,利用已评分项目初步预测用户对目标项目的...
关键词：电子商务 推荐算法 双向关联规则 空间关联性 
基于用户兴趣特征提取的推荐算法研究被引量：19
《计算机应用研究》2011年第5期1664-1667,共4页刘枚莲 刘同存 李小龙 
国家自然科学基金资助项目(70862001)
传统的推荐算法一定程度上降低了网络消费者的搜索成本,但难以实时提供消费者满意的推荐服务,也忽略了用户偏好动态转移性。为了提高电子商务系统的推荐质量,从用户偏好的行为特征入手,建立了网络用户的兴趣特征提取模型,并设计了相应...
关键词：兴趣特征 兴趣度 兴趣度矩阵 推荐算法 
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