本文作者：郭黎明；何艳娟；成功正常投稿发表论文到《商场现代化》2009年17期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：协同过滤是电子商务推荐系统中最重要的技术之一。它使用统计技术搜索目标客户的若干最近邻居,并根据最近邻居对商品项目的评分,预测目标客户对商品项目的评分,由此产生目标客户的推荐列表。给出协同过滤推荐系统的处理过程,包括数据表示、最近邻居集的产生和推荐列表的形成,在此基础上分析了协同过滤推荐系统存在数据稀疏、推荐质量、扩展性等问题,最后介绍了协同过滤推荐系统当前的研究进展。
【论文正文预览】：一、简介随着电子商务的发展,在各种电子商务网站上存在大量的商品信息。客户在众多商品信息中寻找有用的信息非常困难,商家要推荐令客户满意的商品也绝非易事。商场中个性化的营销策略要求电子商务能实现“一对一的市场模式”。在这种情况下推荐系统(RecommenderSystem)应
【文章分类号】：F713.36;TP319
【稿件关键词】：电子商务网站协同过滤推荐系统相似度最近邻居集目标客户评分性能评估数据表示统计技术
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【稿件标题】：【协同过滤推荐算法代码】电子商务中的协同过滤推荐系统
【作者单位】：西南财经大学经济信息工程学院;中国农业发展银行泸州市分行;
【发表期刊期数】：《商场现代化》2009年17期
【期刊简介】：《商场现代化》杂志由中国商业联合会主管、中商科学技术信息研究所主办。主要探讨国内外现代商业管理经验和介绍现代科技在商业营销管理中的应用，并且刊发精选的国内外现代商业流通领域理论研究成果与现代贸易经济理论的科研论文。其严格化，标准化及权威性在......更多商场现代化杂志社(http://www.400qikan.com/qk/945/)投稿信息
【版权所有人】：郭黎明；何艳娟；

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