电子商务推荐系统中推荐策略的自适应性
Self-adaptive recommendation policy in recommender systems作者机构：武汉理工大学经济学院武汉430070
出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)
年 卷 期：2007年第43卷第4期
页 面：23-25页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.70572079)
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。
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