本文作者：赵冬伟；成功正常投稿发表论文到《商业文化(上半月)》2011年11期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：随着电子商务的迅速发展,人们从网上获取的信息越来越多,顾客有了更大的选择空间同时也有一些负面效应。信息的海量性增加了顾客购买所需的难度,在找到自己需要的商品前必须浏览大量无关信息,增加了时间成本。为解决上述信息过载问题,指导顾客在电子商务系统中方便购物,需要电子商务提供一种自动推销的服务,在找到顾客所需的前提下减少顾客的时间成本和搜索成本。本文将从现在主流的推荐系统之间的比较以及面临的主要问题阐述推荐系统的发展状况。
【论文正文预览】：一、主要推荐技术协同过滤:基于用户的协同过滤是目前发展最快且最流行的方法,是指从所有用户中找出与当前用户最相似的用户,并根据这些用户的偏好和购买行为等对该用户推荐商品。其理论基础是每个特定的用户都属于某一个群体,该群体中存在与当前用户相似的喜好或购买行为。基
【文章分类号】：F713.36
【稿件关键词】：电子商务推荐技术推荐系统
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【稿件标题】：【电子商务国内研究现状】电子商务推荐系统现状研究
【作者单位】：湘潭大学商学院;
【发表期刊期数】：《商业文化(上半月)》2011年11期
【期刊简介】：0......更多商业文化(上半月)杂志社(http://www.400qikan.com/qk/9761/)投稿信息
【版权所有人】：赵冬伟；

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