【正文】 算法等。同時為了解決電子商務(wù)產(chǎn)品服務(wù)信息的 爆炸性增長帶來的個性化推薦實(shí)時性下降的問題， 本設(shè)計 結(jié)合用戶聚簇技術(shù)將相似度較高的客戶歸類到相同的聚類之中，從而縮減了用戶的搜索空間 ，達(dá)到實(shí)時性和推薦質(zhì)量的平衡。 這是一個不可回避的問題 ， 因?yàn)橐虢€性化 Web 系統(tǒng)就必須有用戶的參與 ，同時還要分析用戶反饋的信息 ， 如果使用 Cookies 一類技術(shù) ， 這就可能涉及到用戶的基于客戶資料挖掘的電子商務(wù)網(wǎng)站的設(shè)計與實(shí)現(xiàn) 第一章 緒論 6 隱私 .目前的 Web 個性化技術(shù)還不能很好地解決這個問題 ， 即在實(shí)現(xiàn)個性化服務(wù)地同時而又不侵犯用戶的隱私。 大型電子商務(wù)推薦系統(tǒng)必須能夠同時為 數(shù)以萬計的客戶產(chǎn)生實(shí)時的推薦列表 ，隨著客戶數(shù)量和商品數(shù)量的不斷增加 ， 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的伸縮能力和實(shí)時性要求越來越難以保證 ， 需要在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中采用降維技術(shù)、并行技術(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的最新研究成果來解決上述問題 [12]。 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)在研究和實(shí)踐中都非常成功 ， 但是 ， 隨著電子商務(wù)系統(tǒng)規(guī)模越來越大 ， 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)也面臨著一系列挑戰(zhàn)。比如，對于音樂推薦系統(tǒng)來說，一個音樂庫就是這樣的內(nèi)容集。這部分看起來簡單，其實(shí)需要非常仔細(xì)的設(shè)計。 電子商務(wù)網(wǎng)站個性化推薦系統(tǒng)由于直接關(guān)系到用戶的切身感受，所以在電子商務(wù)網(wǎng)站中它的地位尤其重要。研究和應(yīng)用最多的是內(nèi)容推薦和協(xié)同過濾推薦的組合。 5． 基于知識的推薦 基于知識的推薦 (Knowledgebased Remendation)在某種程度是可以看成是一種推理 (Inference)技術(shù)，它不是建立在用戶需要和偏好基礎(chǔ)上推薦的。 算法的第一步關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)最為 關(guān)鍵且最耗時，是算法的瓶頸，但可以離線進(jìn)行。 3． 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦 (Association Rulebased Remendation)是以關(guān)聯(lián)規(guī)則為基礎(chǔ)，把已購商品作為規(guī)則頭，規(guī)則體為推薦對象。 2． 基于內(nèi)容的推薦 基于內(nèi)容的推薦 (Contentbased Remendation)是信息過濾技術(shù)的延續(xù)與發(fā)展，它是建立在項(xiàng)目的內(nèi)容信息上作出推薦的，而不需要依據(jù)用戶對項(xiàng)目的評價意見，更多地需要用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法從關(guān)于內(nèi)容的特征描述的事例中得到用戶的興趣資料。目前，主要的推薦方法包括：基于內(nèi)容推薦、協(xié)同過濾推薦、基于基于客戶資料挖掘的電子商務(wù)網(wǎng)站的設(shè)計與實(shí)現(xiàn) 第一章 緒論 3 關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦、基于效用推薦、基于知識推薦和組合推薦 [6]。 個性化推薦的最大的優(yōu)點(diǎn)在于，它能收集用戶特征資料并根據(jù)用戶特 征，如興趣偏好，為用戶主動作出個性化的推薦。 現(xiàn)在被廣泛引用的推薦系統(tǒng)的定義是 Resnick amp。 20xx 年，美國 NSF基金開始支持有關(guān)個性化服務(wù)的研究。個性化服務(wù)是 因特網(wǎng) 信息增長的必然結(jié)果 ， 1995 年至 1997年，美國人工智 能協(xié)會春季會議 (AAAI)、國際人工智能聯(lián)合大會 (IJCAI)， ACM 智能基于客戶資料挖掘的電子商務(wù)網(wǎng)站的設(shè)計與實(shí)現(xiàn) 第一章 緒論 2 用戶接口會議 (ACMIUI)和國際 WWW 大會等重要會議發(fā)表了多篇個性化服務(wù)原型系統(tǒng)的論文，標(biāo)志著個性化服務(wù)研究的開始。因此，需要商家提供一些智能化的選購指導(dǎo)，根據(jù)用戶的興趣愛好推薦用戶可能感興趣或是滿意的商品，使用戶能夠很方便地得到自己所需要得到的商品。利用 Web 數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)顧客的購買偏好，發(fā)現(xiàn)什么樣的客戶是忠實(shí) 的客戶， 為他們提供個性化服務(wù)，延長客戶的駐留時間；發(fā)現(xiàn)潛在客戶，為他們提供個性化的頁面，變潛在客戶為忠實(shí)客戶，擴(kuò)大市場占有率；分析客戶未來可能發(fā)生的行為，進(jìn)行有針對性的營銷活動，提高廣告的投資回報率 ； 當(dāng)然利用 Web 挖掘還可以事先信用評估，欺詐檢測，投資組合管理等多方面的應(yīng)用 [1]。 最后利用美國明尼蘇達(dá)大學(xué)的世界上最大的開放數(shù)據(jù)集 MovieLens 進(jìn)行了協(xié)同過濾算法不同衍化版本的實(shí)驗(yàn)分析 ， 試驗(yàn)結(jié)果 表明 用戶聚類的算法要比基于用戶的算法在性能上要好得多，同時在質(zhì)量上也比基于用戶的算法要好。 35 I 摘 要 隨著 因特網(wǎng) 在全球的普及和人們生活水平的提高，商品和服務(wù)信息 指數(shù)級的 增長造成的信息過載已經(jīng)成為制約電子商務(wù)發(fā)展的瓶頸。 30 本章小結(jié) 22 基于用戶聚類的推薦 21 SlopeOne 算法推薦 17 基于資源項(xiàng)相關(guān)性算法 17 基于 Pearson 相關(guān)性算法 16 相關(guān)性算法實(shí)現(xiàn)的模塊設(shè)計 16 用戶模塊 13 第三章 協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)設(shè)計 13 本章小結(jié) 10 生成推薦結(jié)果 7 基于資源項(xiàng)的協(xié)同過濾算法 7 基于用戶的協(xié)同過濾算法 5 隱私問題 圖表整潔，布局合理，文字注釋必須使用工程字書寫，不準(zhǔn)用徒手畫 3）畢業(yè)論文須用 A4 單面打印，論文 50 頁以上的雙面打印 4）圖表應(yīng)繪制于無格子的頁面上 5）軟件工程類課題應(yīng)有程序清單，并提供電子文檔 1）設(shè)計（論文） 2）附件：按照任務(wù)書、開題報告、外文譯文、譯文原文（復(fù)印件）次序裝訂 指導(dǎo)教師評閱書 指導(dǎo)教師評價： 一、撰寫（設(shè)計）過程 學(xué)生在論文（設(shè)計）過程中的治學(xué)態(tài)度、工作精神 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學(xué)生掌握專業(yè)知識、技能的扎實(shí)程度 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)知識和專業(yè)技能分析和解決問題的能力 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 研究方法的科學(xué)性；技術(shù)線路的可行性；設(shè)計方案的合理性 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 完成畢業(yè)論文（設(shè)計）期間的出勤情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設(shè)計）質(zhì)量 論文（設(shè)計）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設(shè)計）任務(wù)（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、論文（設(shè)計）水平 論文（設(shè)計）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設(shè)計是否有創(chuàng)意？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設(shè)計說明書）所體現(xiàn)的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建議成績： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所選等級前的□內(nèi)畫“√”） 指導(dǎo)教師： （簽名） 單位： （蓋章） 年 月 日 評閱教師評閱書 評閱教師評價： 一、論文（設(shè)計）質(zhì)量 論文（設(shè)計）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰 寫規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設(shè)計）任務(wù)（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設(shè)計）水平 論文（設(shè)計）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設(shè)計是否有創(chuàng)意？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設(shè)計 說明書）所體現(xiàn)的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建議成績： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所選等級前的□內(nèi)畫“√”） 評閱教師： （簽名） 單位： （蓋章） 年 月 日 教研室（或答辯小組）及教學(xué)系意見 教研室（或答辯小組）評價： 一、答辯過程 畢業(yè)論文（設(shè)計）的基本要點(diǎn)和見解的敘述情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 對答辯問題的反應(yīng)、理解、表達(dá)情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學(xué)生答辯過程中的精神狀態(tài) □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設(shè)計）質(zhì)量 論文（設(shè)計）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設(shè)計）任務(wù)（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、論文（設(shè)計）水平 論文（設(shè)計）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設(shè)計是否有創(chuàng)意？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設(shè)計說明書）所體現(xiàn)的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 評定成績： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及 格 教研室主任（或答辯小組組長）： （簽名） 年 月 日 教學(xué)系意見： 系主任： （簽名） 年 月 日 目 錄 摘 要 涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。對本研究提供過幫助和做出過貢獻(xiàn)的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了 謝意。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的