个性化推荐系统的文献综述.pdf
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2022-05-29
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个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究
一、引言
随着 Internet 的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用
户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网
络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在
为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大
量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。
个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题
从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户
不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘
用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。
在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更
重要的是可以增进用户的黏着性。本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概
述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带
来的价值。
二、个性化推荐系统概述
个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴
趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以
帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网
站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个
性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和
购买记录，推测客户将来可能的购买行为。
1995 年 3 月，卡内基 梅隆大学的 Robert Armstrong 等人在美国人工智能协
会首次提出了个性化导航系统 Web-Watcher，斯坦福大学的 Marko Balabanovic
等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统 LIRA。同年 8 月，麻省理工学院的
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