电子商务推荐相关技术分析及其改进机制 薛福亮 著作 mobi 下载 网盘 caj lrf pdf txt 阿里云

目前主流协同过滤推荐多依据用户对项目的直接评价，在具有相似偏好的用户之间进行交叉推荐。因部分用户不愿意对项目进行评价造成了评价数据的缺失，导致稀疏性问题。本书提出基于稀疏评价数据应用som神经网络对具有相似用户进行聚类，依据同一聚类簇内用户购物偏好的相似性，进一步应用rbfn神经网络进行预测，以获得缺失用户评价值，同时结合动态产品分类树及关联规则挖掘推荐，较好地解决了协同过滤推荐存在的稀疏性问题。

章 电子商务系统概述

节 电子商务的产生和发展

一、引言

二、电子商务产生和发展的条件

三、电子商务发展的三个阶段

四、电子商务对社会经济会产生哪些影响

五、电子商务在国内外的发展情况

第二节 相关学科对电子商务的影响

一、计算机学科与电子商务

二、通信学科与电子商务

三、管理学科与电子商务

第三节 电子商务的基本概念

一、电子商务的定义

二、电子商务的硬件工作平台

三、电子商务的软件工作平台

第四节 电子商务与推荐系统

第五节 电子商务推荐现阶段问题

第六节 本书的主要工作

一、本书的研究意义

二、本书的主要内容

三、本书的基本思路与研究方法

第七节 本书的组织结构

第二章 电子商务推荐及其相关技术评析

节 电子商务推荐系统

一、电子商务推荐系统及构成

二、电子商务个性化推荐系统的作用

三、电子商务个性化推荐系统的研究内容

四、推荐典型案例

第二节 国内外研究现状

一、基础评价数据的完整性研究现状

二、推荐方法研究现状

三、计算复杂度研究现状

第三节 基于内容的推荐

一、基于内容推荐基本思想

二、基于内容推荐过程

第四节 协同过滤推荐

..........

薛福亮，1978年9月生，山东临沂人，系天津财经大学商学院电子商务专业教师，天津大学管理学博士。主要研究方向：电子商务推荐、数据挖掘。2009年9月-2010年3月赴美国加州大学富乐敦分校做不错访问学者。曾获天津市很好青年教师、天津市“131人才工程”第三层次人选、“天津财经大学靠前青年教师”等称号。近年来在核心期刊发表论文10余篇，出版教材3部，同时主持和参与多项省部级课题。

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