电子商务个性化信息推荐服务的研究

对外经济贸易大学硕士学位论文电子商务个性化信息推荐服务的研究姓名：安芳申请学位级别：硕士专业：产业经济学指导教师：席宁华20060401电子商务个性化信息推荐服务的研究作者：安芳学位授予单位：对外经济贸易大学参考文献(28条)1.冯英键从CNNIC统计报告看中国B2C环境2.薛崧基于Web数据库平台的图书馆个性化服务:MyLibrary[期刊论文]-图书情报工作2002(8)3.史田华因特网个性化信息服务[期刊论文]-情报资料工作2002(1)4.王悦新信息环境下图书馆的个性化信息服务刍议[期刊论文]-图书情报工作2002(8)5.扬林.茅玉蓉个性化:定制你的网络服务6.周建芳.刘桂芳基于RSS阅读器的个人信息门户的构建[期刊论文]-科技情报开发与经济2005(17)7.余力.刘鲁电子商务个性化推荐研究[期刊论文]-计算机集成制造系统2004(10)8.余力.刘鲁.李雪峰用户多兴趣下的个性化推荐算法研究[期刊论文]-计算机集成制造系统2004(12)9.陈晋川.张晓刚.王青.李明树基于CoP建模的协作过滤推荐方法[期刊论文]-计算机工程与设计2004(12)10.高凤荣.杜小勇.王珊一种基于稀疏矩阵划分的个性化推荐算法[期刊论文]-微电子学与计算机2004(2)11.曾春.邢春晓.周立柱个性化服务技术综述[期刊论文]-软件学报2002(10)12.白丽君.刘君强.陈子侠一种解决协作过滤中矩阵稀疏性问题的算法200213.曾艳.麦永浩基于内容预测和项目评分的协同过滤推荐[期刊论文]-计算机应用2004(1)14.邓爱林.朱扬勇.施伯乐基于项目评分预测的协同过滤推荐算法[期刊论文]-软件学报2003(9)15.苏新宁.杨建林.邓三鸿.周军数据挖掘理论与技术200316.王妙娅商业网站面向我国公众的个性化信息服务方式[期刊论文]-情报科学2005(2)17.赵庆峰个性化信息服务系统理想模型的构建[期刊论文]-情报杂志2006(2)18.周云辉电子商务个性化推荐技术及其应用研究[学位论文]硕士19.查看详情200220.MOBASHERB.COOLERR.SRIVASTAVAJAutomaticpersonalizationbasedinwebusagemining2000(08)21.JOACHIMST.FREITAGD.MITCHELLTWebWatch:atourguidefortheWorldWideWeb199722.RUCHERJ.POLANCOMJSiteSeer:personalizednavigationfortheweb1997(03)23.BALABANoVICMAnadaptiveWebpagerecommendationservice199724.查看详情25.查看详情26.ChoiceStreamReviewofPersonalizationTechnologies:CollaborativeFilteringvs.ChoiceStream'sAtributizedBayesinChoiceModeling200027.DanyelFisher.KrisHildrum.JasonHong.MarkNewman,MeganThomas,RichVuducSWAMI:AFrameworkforCollaborativeFilteringAlgorithmDevelopmentandEvaluation200528.Cai-NicolasZieglerSeanM.McNeeJosephAImprovingRecommendationListsThroughTopicDiversificationKonstanGeorgLausenInstitutforInformation2005相似文献(10条)1.学位论文胡蓓蓓基于决策的个性化知识推荐服务研究2007随着信息技术的飞速发展，网络已经成为信息传播的主要渠道，人们可以非常便捷的从网络上获取各种信息。与此同时，在日渐复杂的网络环境下，用户层次趋于多元化，用户的信息需求也呈现出专业化的特征，如何在海量的信息资源中快速准确地获取用户所需的信息已经成为研究者广泛关注的问题。用户迫切需要能满足其个体信息需求，反映个体信息特征的新的信息服务方式。个性化信息服务的产生有效的解决了海量信息与知识匮乏之间的矛盾，能根据用户提出的明确要求提供信息服务，或通过对用户个性偏好、使用习惯的分析而主动地向用户提供其可能需要的信息。个性化信息服务促使传统信息服务的方式发生了几个转变：由被动的“人找信息”的服务转变为“信息找人”的主动服务：由单方面的信息搜集服务转变为交互式的双向沟通性服务；由传统的定题检索服务转变为智能多样化推荐服务。随着近几年的迅速发展，个性化信息服务已经被广泛的应用到很多领域中，如个性化数字图书馆、个性化电子商务、个性化网站等。同时相关的理论研究与探讨也不断出现，个性化信息服务逐渐成为信息管理领域中的一个研究焦点，其中以能跟踪并挖掘用户潜在兴趣，主动的向用户推荐符合其需求的个性化信息推荐服务备受关注。本文首先分析了个性化信息服务的研究背景和研究现状。用文献调研的方法对国内外相关领域的研究成果进行了定量的分析，用数据说明了国内外个性化信息服务研究的最新动态并预示了其发展趋势。介绍了个性化在不同领域中的应用情况，进而说明了个性化信息服务研究的深远意义。在阐述个性化信息服务的理论基础之上，介绍了个性化信息服务的概念、特点与服务模式。根据开展服务方式和智能化程度的不同，将个性化信息服务分为三个层次：个性化定制服务、个性化推送服务和个性化推荐服务，并从不同层次分析了各自的工作机制与功能。论文对使用不同推荐技术的典型的推荐系统进行了比较分析，归纳出它们各自的特点和不足，指出了个性化推荐系统在实际应用中所面临的挑战和亟待解决的问题，为今后推荐系统的发展和创新提供经验和依据。从知识管理、决策支持、隐私保护机制、智能多样化推荐这几个方面提出了个性化推荐系统的创新方向和方法。本文研究的重点是将个性化推荐服务和决策支持进行有机的结合，使推荐信息的服务提升到能够根据用户的兴趣偏好，向用户推荐能够用于决策支持的知识服务。个性化推荐系统的关键技术有用户建模、智能代理、知识发现和Web挖掘。其中如何构建用户兴趣模型是推荐系统成功的关键，本文重点讨论了用户建模的表示和构建方法，采用以用户浏览内容和浏览行为相结合的方法建立用户兴趣模型，并同时考虑将用户长期兴趣和短期兴趣相结合。本文的主要创新点是提出了基于决策的个性化知识推荐系统的模型，该系统模型一方面能引导用户迅速找到几种可接受的决策方案，另一方面能引导用户找到一种与用户偏好高度相关的决策方案。系统分为人机交互界面、异构资源整合、用户基本特征信息库、用户群规则库、用户兴趣模型、隐私保护机制、智能检索服务、决策任务分析器、知识库、决策中心、决策知识推荐集等几个主要模块。系统主要的特点有：1)拥有解决特定决策问题的相关领域知识；2)将用户的长期兴趣与短期兴趣相结合，采用基于用户浏览内容与用户行为的兴趣发现方法构建用户兴趣模型。3)能够推荐辅助决策的知识；4)提供交互式服务和多样化的推荐方式。系统提供多种个性化决策支持的方式：事实数据形式的决策支持：以数据、图表等形式，定量的回答对用户关于某一专业领域的提问。模型和方法决策支持：根据用户对问题求解的偏好，选用用户偏爱的决策模型和决策方法进行问题求解；决策方案形式的决策支持：针对用户的实际问题，运用关联比较、归纳演绎、规则推理等方法，给用户提供个性化的候选决策方案。2.会议论文罗为群.罗艳电力行业档案信息网站服务方式2007本文论述了电力行业档案信息网站服务方式。随着电力行业档案信息网站的开发、应用、普及,对档案信息的发布、咨询越来越被广大利用者的关注、认可和接受,并且给利用者工作上带来极大方便.而对档案网站管理者来说是鼓励、是鞭策、是压力,这种全新方式的广泛性服务、交互性服务和在个性化推荐服务,还需继续完善,以其真正达到电力行业档案信息网站远程服务的功能.档案工作者对档案信息网站管理的理论与实践等重要课题还应做深层次的研究和探讨.3.学位论文王新筠基于数据挖掘的图书馆用户借阅行为分析及书目推荐服务2008随着信息技术的迅速发展,图书馆自动化程度的逐步提高,图书馆具有的知识信息传播服务功能也在不断增强,成为社会的信息枢纽和Internet的重要组成部分。图书馆数字化不仅改变了传统的服务方式,而且积累了大量的数据,为个性化服务提供了数据基础。个性化服务需要用户的兴趣、图书间的关联等信息的支持,而这些信息能够通过对图书馆的日常业务数据分析和挖掘获得。因此,研究数据挖掘在图书馆系统中的应用具有非常重要的现实意义。本文重点研究了关联规则挖掘算法,在分析现有图书馆管理系统的基础上,提出了基于数据挖掘图书馆用户借阅行为分析与书目推荐服务应用模型。本文主要工作有：(1)改进了Apriori算法,构造了生成频繁2项集L2所需的散列表和类哈希函数；应用改进后的剪枝步算法减少了候选k项集的大小：利用频繁项集标识字段,减少了对事务集的扫描,提高了频繁集的生成效率。在图书馆管理系统中应用关联规则挖掘算法实现了对借阅历史信息的挖掘。(2)提出了“基于数据挖掘的图书馆用户借阅行为分析与书目推荐服务”应用模型,将数据挖掘技术与图书馆个性化服务结合在一起。通过挖掘文献借阅规律,可以制定相应的决策以优化图书馆的馆藏布局,并且提供图书推荐服务。4.学位论文赵麟数据挖掘技术在图书馆个性化信息服务中的应用研究2005随着互联网的不断发展，信息量以指数阶增长，数字图书馆已经成为图书馆发展的必然方向。信息服务是数字图书馆中的主要服务内容。传统图书馆仅仅提供内容，让读者自行在海量数据中查找所需要的东西；而数字图书馆则可以在传统技术的基础上对查找出来的数据信息进一步提炼加工，使之成为可以利用的知识。如何从海量的信息中，提供给读者需要的信息，即个性化服务已经成为图书馆行业发展的一个热点。数据挖掘是近年来发展非常迅速的一门技术，它正是用来发现潜在、未知、有价值信息的一种技术，与图书馆个性化服务的需求十分吻合。本文经过对数字图书馆中的多种个性化服务方式做了分析后，提出了一种新的个性化服务方式。针对南开大学图书馆的现状，提出了以南开大学图书馆自动化系统中存储的大量读者借阅数据为基础，利用数据挖掘技术分析读者的借阅习惯，用以向读者提供个性化书目推荐服务的一种方法。为了实现这一目的，本文阐述了一种基于频繁模式树的最大频繁模式挖掘算法。在文中，首先对个性化书目推荐服务这一概念进行了说明，阐明了它们对图书馆信息服务的意义。接下来以关联分析中的频繁模式树算法为基础，具体研究了最大频繁模式挖掘算法的算法设计与实现机制。并通过原型系统对算法进行了测试，取得了一定效果。5.学位论文沙招友某开发区电子政务网站个性化推荐服务的设计2009随着Internet的普及和应用，越来越多的企事业单位、政府机构都认识到了电子政务的作用，纷纷建立自己的电子政务系统，以适应现代管理的需要。但是在电子政务系统中通常面临着许多问题：用户会迷失在大量的信息中而不能顺利找到自己需要的信息；政府机构不知如何能够为用户实现主动推荐，提供个性化服务；如何根据用户的访问规律，调整管理策略，优化网站组织结构和服务方式以提高网站的效率。Web挖掘技术提供了一种有效的解决方法。利用该技术建立的电子政务推荐系统，可以向用户推荐他可能感兴趣的信息；同时提高网站的效率。本文首先综述了数据挖掘技术的概念、研究内容、技术等问题，以及Web挖掘概念、分类、流程、特点及方向等。接下来，针对电子政务网站的个性化推荐服务，给出了具体的设计方案，如数据预处理等。电子政务中挖掘的数据源主要是服务器端的数据(可分为日志文件和查询数据)，其中，日志文件是主要的，记录了用户的访问行为。除服务器端的数据之外，电子政务中挖掘的数据源还有代理服务器端的数据以及用户登记信息等。此外，本文还给出了电子政务网站个性化推荐服务中的算法分析，即利用