2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)
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1、重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文B2C電子商務(wù)中商品推薦算法研究姓名：謝名亮申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師：李大學(xué)20100529AbstractWiththerapiddevelopmentofinformationtechnology，E—commerceasanewandefficientbusinessmodelquicklyspreadEcommercesystemprovideuserswithmoreandmor

2、echoices，atthesametime，itsstructurehasbecomemorecomplexandusersareoftenlostinalargenumberofgoods，cannotbesuccessfulinsearchingtheirneedsofcommoditiesTheretworeasonscontributetothissituationTheonereasonisthatthegoodsandin

3、formationonE‘commercearetoorichTheotherreasoniSthattheusersandcommoditiesareseparatedinthenetworkspaceTosolvetheaboveproblems，commodityrecommendationsystemhasbeenproduced，whichcanrecommendproductsbasedonusercharacteristi

4、csfeaturesButasthesharpincreaseinthenumberofusersandproducts，traditionalrecommendationalgorithmsfacedwiththechallengeofsparsity，coldstartandrealtimeprobolemwhichseriouslyaffectedthequalityofrecommendationsystemTherefore，

5、todeveloptherecommendationalgorithmswitheasilyextend，highlyefficientisthemaintaskinthecurrentrecommendationsystems’researchThispaperselectsB2CwebsiteastheobjectofstudyofthecommoditvrecommendationalgorithmPaperfirstintrod

6、ucedtheEcommercerecommendationsystemknowledge，technologyanddetailedassessmentoftheeffectivenessoftherecommendedmethodsSecond，aimingatshortcomingsofdatasparsityandcoldstartincurrentrecommendationalgorithmsproposedanewalgo

7、rithmofcollaborativefilteringrecommendationalgorithmusingitemcategoryinformationThealgorithmusesuserratingdatatocalculatecategoryconcernsimilaritybetweenusersCategoryconcernsimilarityanduserratingsimilarityhavebeensynthe

8、sizedtogetsyntheticusersimilarity，thustheaccuratedegreeofsearchingnearestneighborusershasbeenimprovedandthesparseofratingdataproblemhasbeenalleviatedsimultaneouslyInordertofurtherimprovethequalitvofrecommendationsystem，a

9、collaborativefilteringrecommendationalgorithmbasedonnaiveBayesianmethodisproposedThealgorithmanalyzestherelationshipbetweenratingsanduserattributesanditemattributesofuser’itemratingmatrix，usinganimprovedmethodofweightedn

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