基于协同过滤的电子商务推荐系统的研究与设计
这是一篇关于电子商务,推荐系统,协同过滤,EasyRec框架的论文, 主要内容为在大数据爆发式增长的时代,网络信息泛滥成灾,用户如何在海量信息中找出有价值的信息是推荐系统领域所要研究的重要内容。而电子商务的数据信息往往是非常庞大的,用户要想在电子商务平台里找到自己所感兴趣的商品是相当困难的,因此必须借助推荐系统来实现。电子商务推荐系统的应用也相当广泛,比较流行的电子商务推荐系统有淘宝和京东。电子商务推荐系统可以通过收集买家的个人偏好和操作的历史记录,来实现个性化的电子商务推荐。然而,目前电子商务的推荐系统的推荐质量和推荐的准确度并不是很高,用户对推荐系统的满意程度也较差。因此,本文将针对系统在推荐质量和推荐准确度这两方面的不足之处提出一定程度上的改进。本文的主要工作包括以下内容:(1)在算法方面的改进,主要是通过在协同过滤算法的相似度计算公式中增加了遗忘函数和集合比值这两个影响因子来改进传统的协同过滤算法,然后通过实验来测试和分析了改进后的算法,最后得出实验结论,即改进后的算法在推荐质量和推荐的准确度方面上有较大提高。(2)在系统架构选择方面,将改进后的算法加入到一个开源的推荐框架中,然后使用百度LBS云服务和SolrCloud分布式搜索等技术框架集成到主流的SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)开发框架中。(3)在系统设计与实现方面,采用分层分模块的模式进行系统的开发,然后提供了系统的总体架构、系统的技术架构和系统用例图等,最后给出系统中部分的模块处理过程图和部分实现代码。
基于协同过滤的电子商务推荐系统的研究与设计
这是一篇关于电子商务,推荐系统,协同过滤,EasyRec框架的论文, 主要内容为在大数据爆发式增长的时代,网络信息泛滥成灾,用户如何在海量信息中找出有价值的信息是推荐系统领域所要研究的重要内容。而电子商务的数据信息往往是非常庞大的,用户要想在电子商务平台里找到自己所感兴趣的商品是相当困难的,因此必须借助推荐系统来实现。电子商务推荐系统的应用也相当广泛,比较流行的电子商务推荐系统有淘宝和京东。电子商务推荐系统可以通过收集买家的个人偏好和操作的历史记录,来实现个性化的电子商务推荐。然而,目前电子商务的推荐系统的推荐质量和推荐的准确度并不是很高,用户对推荐系统的满意程度也较差。因此,本文将针对系统在推荐质量和推荐准确度这两方面的不足之处提出一定程度上的改进。本文的主要工作包括以下内容:(1)在算法方面的改进,主要是通过在协同过滤算法的相似度计算公式中增加了遗忘函数和集合比值这两个影响因子来改进传统的协同过滤算法,然后通过实验来测试和分析了改进后的算法,最后得出实验结论,即改进后的算法在推荐质量和推荐的准确度方面上有较大提高。(2)在系统架构选择方面,将改进后的算法加入到一个开源的推荐框架中,然后使用百度LBS云服务和SolrCloud分布式搜索等技术框架集成到主流的SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)开发框架中。(3)在系统设计与实现方面,采用分层分模块的模式进行系统的开发,然后提供了系统的总体架构、系统的技术架构和系统用例图等,最后给出系统中部分的模块处理过程图和部分实现代码。
基于协同过滤的电子商务推荐系统的研究与设计
这是一篇关于电子商务,推荐系统,协同过滤,EasyRec框架的论文, 主要内容为在大数据爆发式增长的时代,网络信息泛滥成灾,用户如何在海量信息中找出有价值的信息是推荐系统领域所要研究的重要内容。而电子商务的数据信息往往是非常庞大的,用户要想在电子商务平台里找到自己所感兴趣的商品是相当困难的,因此必须借助推荐系统来实现。电子商务推荐系统的应用也相当广泛,比较流行的电子商务推荐系统有淘宝和京东。电子商务推荐系统可以通过收集买家的个人偏好和操作的历史记录,来实现个性化的电子商务推荐。然而,目前电子商务的推荐系统的推荐质量和推荐的准确度并不是很高,用户对推荐系统的满意程度也较差。因此,本文将针对系统在推荐质量和推荐准确度这两方面的不足之处提出一定程度上的改进。本文的主要工作包括以下内容:(1)在算法方面的改进,主要是通过在协同过滤算法的相似度计算公式中增加了遗忘函数和集合比值这两个影响因子来改进传统的协同过滤算法,然后通过实验来测试和分析了改进后的算法,最后得出实验结论,即改进后的算法在推荐质量和推荐的准确度方面上有较大提高。(2)在系统架构选择方面,将改进后的算法加入到一个开源的推荐框架中,然后使用百度LBS云服务和SolrCloud分布式搜索等技术框架集成到主流的SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)开发框架中。(3)在系统设计与实现方面,采用分层分模块的模式进行系统的开发,然后提供了系统的总体架构、系统的技术架构和系统用例图等,最后给出系统中部分的模块处理过程图和部分实现代码。
基于协同过滤的电子商务推荐系统的研究与设计
这是一篇关于电子商务,推荐系统,协同过滤,EasyRec框架的论文, 主要内容为在大数据爆发式增长的时代,网络信息泛滥成灾,用户如何在海量信息中找出有价值的信息是推荐系统领域所要研究的重要内容。而电子商务的数据信息往往是非常庞大的,用户要想在电子商务平台里找到自己所感兴趣的商品是相当困难的,因此必须借助推荐系统来实现。电子商务推荐系统的应用也相当广泛,比较流行的电子商务推荐系统有淘宝和京东。电子商务推荐系统可以通过收集买家的个人偏好和操作的历史记录,来实现个性化的电子商务推荐。然而,目前电子商务的推荐系统的推荐质量和推荐的准确度并不是很高,用户对推荐系统的满意程度也较差。因此,本文将针对系统在推荐质量和推荐准确度这两方面的不足之处提出一定程度上的改进。本文的主要工作包括以下内容:(1)在算法方面的改进,主要是通过在协同过滤算法的相似度计算公式中增加了遗忘函数和集合比值这两个影响因子来改进传统的协同过滤算法,然后通过实验来测试和分析了改进后的算法,最后得出实验结论,即改进后的算法在推荐质量和推荐的准确度方面上有较大提高。(2)在系统架构选择方面,将改进后的算法加入到一个开源的推荐框架中,然后使用百度LBS云服务和SolrCloud分布式搜索等技术框架集成到主流的SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)开发框架中。(3)在系统设计与实现方面,采用分层分模块的模式进行系统的开发,然后提供了系统的总体架构、系统的技术架构和系统用例图等,最后给出系统中部分的模块处理过程图和部分实现代码。
基于协同过滤的电子商务推荐系统的研究与设计
这是一篇关于电子商务,推荐系统,协同过滤,EasyRec框架的论文, 主要内容为在大数据爆发式增长的时代,网络信息泛滥成灾,用户如何在海量信息中找出有价值的信息是推荐系统领域所要研究的重要内容。而电子商务的数据信息往往是非常庞大的,用户要想在电子商务平台里找到自己所感兴趣的商品是相当困难的,因此必须借助推荐系统来实现。电子商务推荐系统的应用也相当广泛,比较流行的电子商务推荐系统有淘宝和京东。电子商务推荐系统可以通过收集买家的个人偏好和操作的历史记录,来实现个性化的电子商务推荐。然而,目前电子商务的推荐系统的推荐质量和推荐的准确度并不是很高,用户对推荐系统的满意程度也较差。因此,本文将针对系统在推荐质量和推荐准确度这两方面的不足之处提出一定程度上的改进。本文的主要工作包括以下内容:(1)在算法方面的改进,主要是通过在协同过滤算法的相似度计算公式中增加了遗忘函数和集合比值这两个影响因子来改进传统的协同过滤算法,然后通过实验来测试和分析了改进后的算法,最后得出实验结论,即改进后的算法在推荐质量和推荐的准确度方面上有较大提高。(2)在系统架构选择方面,将改进后的算法加入到一个开源的推荐框架中,然后使用百度LBS云服务和SolrCloud分布式搜索等技术框架集成到主流的SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)开发框架中。(3)在系统设计与实现方面,采用分层分模块的模式进行系统的开发,然后提供了系统的总体架构、系统的技术架构和系统用例图等,最后给出系统中部分的模块处理过程图和部分实现代码。
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