电子商务推荐系统中推荐策略的自适应性

• 作者: 刘平峰 聂规划 陈冬林
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 电子商务 推荐系统 推荐策略 自适应
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 23-25
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 3484字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.04.008

摘要

针对电子商务推荐系统中各种推荐技术的不足,提出推荐策略的自适应方法.用二元组〈用户知识,推荐商品〉代表推荐环境的根本特征,采用ART神经网络进行自学习,获取推荐环境的不同聚类,每个聚类代表了某种推荐环境,对推荐结果的反馈情况进行统计分析,确定每个聚类的最佳推荐技术.向用户推荐商品时,根据用户所在聚类采用具有最佳推荐质量的推荐技术向用户作出推荐.整个系统的工作过程不需要人工干预,具有自适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂规划	武汉理工大学经济学院	159	1577	20.0	31.0
2	刘平峰	武汉理工大学经济学院	40	420	10.0	19.0
3	陈冬林	武汉理工大学经济学院	69	599	12.0	21.0