基于内容过滤的电子商务推荐系统研究.pdf

第 l9卷 第 6期 计 算机 技 术 与发 展 Vo1．J9 No．6 2009年 6月 ∞ MPUTERTECHN()lo 【jYAND I)EVEl)PMlFNT june 2009 基于内容过滤的电子商务推荐系统研究 曹 毅，贺卫红 (湖南工学院，湖南衡阳 421008) 摘 要 ：个性化推荐在网络应用中能有效提高服务质量 ，在电子商务 中的表现更加突出。论述了基于内容过滤 的电子商 务推荐系统，利用向量空间模型挖掘用户独特的兴趣特征，然后根据产品信息特征的量化值产生推荐序列，并根据用户的 反馈信息自适应学习，以提高系统的综合性能。实验结果表明，基于内容过滤的推荐方法其总体性能随时间的推移得到 了提高。 关键词：电子商务 ；推荐系统；个性化推荐 ；向量空间模型 中图分类号．YP311 文献标识码：A 文章编号：1673—629X(2009)06—0182—04 ResearchonE_。‘CommerceRecommenderSystem Basedon Content。_。BasedFiltering CAO Yi，HEW ei—hong (HunanInstimteofTechnology，Hengyang421008，China) Abstract：TheapplicationofpersonalizedrecommendationintheInterneteffectivelyimpmveditsservice．especiallytheesrviceofE—corn． mero~．content—basedfilteringE—coInnlereereoorpAnL~Tldersyste~nwasdiscussedfullyinthispaper．Users’uniquefeaturescanbeaN— ploredbyHleansofvectorspacemodel(VSM)firstly．Thenbasedonthequalitativevalueofproductsinformation。thereoDna．ITlnederlists wereobtained．Sincethesystem canadapttotheusers’feedbackautomatiaclly，itsperformancewereimprovde comprehensively．Ac cordingtOtheexperimentsresult，theoverallper[ormanceoftherecommenderbasedoncontent—basedfilteringwasenhancde withtime． KeyWOldS．E—commerce；．recommendersystem；personalizde recommnedation；VSM O 引 言 性计算。该系统包括数据处理和推荐处理两个阶段， 随着互联网的普及和电子商务的发展，电子商务 数据处理阶段生成初始的推荐模板和初始阈值；推荐 系统在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变 处理阶段，系统能够 自动调整推荐模板和阈值 ，以获得 得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间 最佳的推荐性能。 中，无法顺利找到 自己需要的商品。在 日趋激烈的竞 争环境下，电子商务推荐系统能有效保留用户、防止用 1 用户兴趣特征描述 户流失 ，提高电子商务系统的交叉销售能力。研究表 1．1 用户兴趣 明，电子商务的销售行业使用个性化推荐系统后 ，销售 要实现个性化的推荐服务，首先必须搜集用户的 额能提高2％～8％