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基于聚类分析的电子商务推荐系统

E-Commerce Recommendation System Based on Clustering Analysis

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【作者】 程岩肖小云吴洁倩

【Author】 Cheng Yan Xiao Xiaoyun Wu Jieqian(Management School,Fudan University,Shanghai 200433)

【机构】 复旦大学管理学院信息管理与信息系统系复旦大学管理学院信息管理与信息系统系 上海200433上海200433上海200433

【摘要】 协同过滤技术可以通过分析客户群共同的消费品味来形成推荐。数据稀缺性问题是协同过滤技术面临的主要挑战。文章利用ROCK聚类算法提出了一种基于协同过滤技术的推荐系统模型,该模型可以有效地解决基于协同推荐的数据稀缺性问题。

【Abstract】 Collaborative Filtering(CF) is used for forming recommendation by analyzing the common "taste" shared by a group of customers.Data sparsity problem is a potential challenge of collaborative filtering.In this paper,a CF-based recommendation system model is presented,which attempt to bridge the sparsity problem by incorporating ROCK,a kind of clustering algorithm,into the recommendation system.

  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2005年24期
  • 【分类号】TP393.09
  • 【被引频次】38
  • 【下载频次】757
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