2017年05巴黎人app下载期

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文章关键词:巴黎人手机app下载,约束最大化

  电子商务中产生越来越多的产品和交易信息,使得用户快速找到自己想要的产品变得越来越困难。同时,电子商务企业也面临着如何推荐让用户满意的产品从而提高销售量的问题。巴黎人app下载电子商务推荐系统就是为了解决这些问题而产生的。协同过滤这类推荐技术更多的是基于用户产生的数据直接进行分析,很少基于经济行为来进行电子商务的推荐。本文结合经济学中的总剩余最大化(Total Surplus Maximization)和物品上下文约束,提出了基于总剩余最大化和物品上下文约束的协同推荐模型。首先,根据用户的购买记录情况,综合用户的关联购买和时间局部性,构建物品相似度矩阵;其次,通过矩阵分解和物品上下文约束构建用户的个性化效用模型,并根据最后一单元零剩余法则,构造用户效用的目标函数,使用消费数据训练得到用户的个性化效用预测模型;最后根据总剩余最大化模型(TSM),得到用户对物品的购买预测模型,使消费者利益和生产者利益总和达到最大。本文通过引入物品的上下文约束,缓解消费记录矩阵的稀疏问题,更好的预测用户的个性化效用,最终得到更好的购买行为预测。论文在TaFeng超市销售数据集上进行实验对比和结果分析。从而得出结论,我们的模型与过去相关的协同过滤和基本的TSM算法相比,在稀疏数据集上取得了更好的推荐效果。

  高全力;高岭;杨建锋;王海;;上下文感知推荐系统中基于用户认知行为的偏好获取方法[J];计算机学报;2015年09期

  薛福亮;马莉;;利用动态产品分类树改进的关联规则推荐方法[J];计算机工程与应用;2016年04期

  蔡瑞瑜;基于社会上下文约束和物品上下文约束的协同推荐[D];浙江大学;2012年

  王珊蕾;岳昆;武浩;田凯琳;;基于隐变量模型的多维用户偏好建模[J];华东师范大学学报(自然科学版);2017年05期

  杜巍;高长元;;基于个性化情景的移动商务信任推荐模型研究[J];情报科学;2017年10期

  黄亚东;刘渊;;使用多支持度的关联规则分类算法[J];计算机应用与软件;2017年09期

  俞春花;刘学军;李斌;章玮;;基于上下文相似度和社会网络的移动服务推荐方法[J];电子学报;2017年06期

  李磊;汪萌;吴信东;;基于社交网络的社交行为分析[J];电子与信息学报;2017年09期

  刘付勇;高贤强;张著;;基于改进贝叶斯概率模型的推荐算法[J];计算机科学;2017年05期

  冯俊;胥莉;闵兰;;基于Apriori算法的高校学生考试作弊动机分析与应对[J];西南师范大学学报(自然科学版);2017年02期

  高艳;岳昆;武浩;付晓东;刘惟一;;面向用户偏好发现的隐变量模型构建与推理[J];计算机应用;2017年02期

  柴旭清;董永亮;;一种高效的大规模网络k团挖掘算法[J];计算机科学;2016年05期

  郑麟;朱福喜;姚杏;;基于属性提升与局部采样的推荐评分预测[J];计算机学报;2016年08期

  高娇娇;基于约束的网上药店物流配送商推荐研究[D];昆明理工大学;2017年

  黄旭东;基于总剩余最大化和物品上下文约束的协同推荐算法研究[D];浙江大学;2017年

  吴登能;面向移动互联网的个性化新闻推荐算法研究[D];杭州师范大学;2013年

  贾冬艳;张付志;;基于双重邻居选取策略的协同过滤推荐算法[J];计算机研究与发展;2013年05期

  涂丹丹;舒承椿;余海燕;;基于联合概率矩阵分解的上下文广告推荐算法[J];软件学报;2013年03期

  朱郁筱;吕琳媛;;推荐系统评价指标综述[J];电子科技大学学报;2012年02期

  张慧颖;薛福亮;;一种集成客户终身价值与协同过滤的推荐方法[J];现代图书情报技术;2012年01期

  王立才;孟祥武;张玉洁;;移动网络服务中基于认知心理学的用户偏好提取方法[J];电子学报;2011年11期

  王立才;孟祥武;张玉洁;;上下文感知推荐系统[J];软件学报;2012年01期

  崔春生;李光;吴祈宗;;基于Vague集的电子商务推荐系统研究[J];计算机工程与应用;2011年10期

  王玉祥;乔秀全;李晓峰;孟洛明;;上下文感知的移动社交网络服务选择机制研究[J];计算机学报;2010年11期

  许海玲;吴潇;李晓东;阎保平;;互联网推荐系统比较研究[J];软件学报;2009年02期

  赵艳霞;梁昌勇;;基于关联规则的推荐系统在电子商务中的应用[J];价值工程;2006年05期

  李颖基,彭宏,郑启伦,曾炜;自动分层推荐算法[J];计算机应用;2002年11期

  徐义峰;徐云青;刘晓平;;一种基于时间序列性的推荐算法[J];计算机系统应用;2006年10期

  余小鹏;;一种基于多层关联规则的推荐算法研究[J];计算机应用;2007年06期

  张海玉;刘志都;杨彩;贾松浩;;基于页面聚类的推荐算法的改进[J];计算机应用与软件;2008年09期

  张立燕;;一种基于用户事务模式的推荐算法[J];福建电脑;2009年03期

  王晗;夏自谦;;基于蚁群算法和浏览路径的推荐算法研究[J];中国科技信息;2009年07期

  周珊丹;周兴社;王海鹏;倪红波;张桂英;苗强;;智能博物馆环境下的个性化推荐算法[J];计算机工程与应用;2010年19期

  张恺;秦亮曦;宁朝波;李文阁;;改进评价估计的混合推荐算法研究[J];微计算机信息;2010年36期

  夏秀峰;代沁;丛丽晖;;用户显意识下的多重态度个性化推荐算法[J];计算机工程与应用;2011年16期

  王韬丞;罗喜军;杜小勇;;基于层次的推荐:一种新的个性化推荐算法[A];第二十四届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2007年

  唐灿;;基于模糊用户心理模式的个性化推荐算法[A];2008年计算机应用技术交流会论文集[C];2008年

  秦国;杜小勇;;基于用户层次信息的协同推荐算法[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2004年

  周玉妮;郑会颂;;基于浏览路径选择的蚁群推荐算法:用于移动商务个性化推荐系统[A];社会经济发展转型与系统工程——中国系统工程学会第17届学术年会论文集[C];2012年

  苏日启;胡皓;汪秉宏;;基于网络的含时推荐算法[A];第五届全国复杂网络学术会议论文(摘要)汇集[C];2009年

  梁莘燊;刘莹;;基于效能的学术资源推荐算法研究[A];第六届(2011)中国管理学年会——信息管理分会场论文集[C];2011年

  高琪;辛乐;;基于用户偏好度模型和情感计算的产品推荐算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年

  李扬;陈超;祁麟;俞能海;;一种基于用户行为相似度的协同推荐算法[A];第六届和谐人机环境联合学术会议(HHME2010)、第19届全国多媒体学术会议(NCMT2010)、巴黎人app下载第6届全国人机交互学术会议(CHCI2010)、第5届全国普适计算学术会议(PCC2010)论文集[C];2010年

  董媛香;肖智;王现宁;;基于软集合和HeatS+ProbS的混合输入推荐算法研究[A];2013中国信息经济学会学术年会暨博士生论坛论文集[C];2013年

  贺会磊;郭斌;於志文;周兴社;;基于社交拓扑挖掘的社会活动辅助[A];第八届和谐人机环境联合学术会议(HHME2012)论文集PCC[C];2012年

  郭磊;社会网络中基于社会关系的推荐算法研究[D];山东大学;2015年

  聂大成;在线社会网络中的信息推荐技术研究[D];电子科技大学;2014年

  朱旭振;复杂网络下基于链路预测的推荐技术研究[D];北京邮电大学;2015年

  钱付兰;基于商空间模型的协同过滤推荐算法研究[D];安徽大学;2016年

  王智谨;基于用户分解和社交融合的推荐算法研究[D];华东师范大学;2016年

  李慧;社会网络环境下的个性化推荐算法研究[D];中国矿业大学;2016年

  许鹏远;多因素综合框架的协同过滤推荐算法[D];大连理工大学;2017年

  伊华伟;基于可疑用户度量的鲁棒推荐方法研究[D];燕山大学;2016年

  梁浩强;移动支付平台精准推荐算法设计与实现[D];华南理工大学;2015年

  王蒙;基于LDA的文本推荐算法的研究及在文献检索的应用[D];辽宁大学;2015年

  陆园丽;基于非负矩阵分解的鲁棒推荐算法研究[D];燕山大学;2015年

  黄建平;基于用户参考价格倾向度的协同过滤推荐算法研究[D];华南理工大学;2015年

  陈清浩;基于SVD的协同过滤推荐算法研究[D];西南交通大学;2015年

  卜旭松;基于物品协同过滤的个性化视频推荐算法改进研究[D];宁夏大学;2015年

  王文昊;基于移动图书馆的个性化推荐算法的研究及应用[D];中国地质大学(北京);2015年

  马宗学;基于改进受限玻尔兹曼机推荐算法的分布式实现[D];兰州大学;2015年

  季芸;基于主动学习的个性化推荐算法研究[D];南京理工大学;2015年

  于嘉;基于MAHOUT的几种推荐算法的组合实现与评测[D];华中师范大学;2015年

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