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个性化推荐系统代码

Newstj.h

#include

using namespace std;

class newsdy

{

public:

string newsid;

int times;

newsdy *next;

newsdy();

};

class newstj

{

public:

int sum;

string newsid;

newstj *next;

newsdy *NDYnext;

newstj();

};

Newstj.cpp

#include"StdAfx.h"

#include"newstj.h"

newsdy::newsdy()

{

newsid=" ";

times=0;

next=NULL;

}

newstj::newstj()

{

newsid=" ";

next=NULL;

sum=0;

NDYnext=new newsdy;

}

Recommend.h

// Recommend.h : PROJECT_NAME 应用程序的主头文件

#pragma once

#ifndef __AFXWIN_H__

#error "在包含此文件之前包含“stdafx.h”以生成 PCH 文件" #endif

#include"resource.h"// 主符号

// CRecommendApp:

// 有关此类的实现，请参阅 Recommend.cpp

class CRecommendApp : public CWinApp

{

public:

CRecommendApp();

// 重写

public:

virtual BOOL InitInstance();

// 实现?

DECLARE_MESSAGE_MAP()

};

extern CRecommendApp theApp;

Recommend.cpp

// Recommend.cpp : 定?§义°?应?|用??程¨?序¨°的ì?类¤¨¤行D为a。?ê

#include"stdafx.h"

#include"Recommend.h"

#include"RecommendDlg.h"

#ifdef _DEBUG

#define new DEBUG_NEW

#endif

// CRecommendApp

BEGIN_MESSAGE_MAP(CRecommendApp, CWinApp)

ON_COMMAND(ID_HELP, &CWinApp::OnHelp)

END_MESSAGE_MAP()

// CRecommendApp 构造

CRecommendApp::CRecommendApp()

{

// 支持重新启动管理器

m_dwRestartManagerSupportFlags = AFX_RESTART_MANAGER_SUPPORT_RESTART;

// TODO: 在此处添加构造代码

// 将?所¨′有?D重?要°a的ì?初?始o?化?￥放¤?置?在¨2 InitInstance 中D }

// 唯?§一°?的ì?一°?个? CRecommendApp 对?象¨?

CRecommendApp theApp;

// Recommend.cpp : 定?§义°?应?|用??程¨?序¨°的ì?类¤¨¤行D为a。?ê

#include"stdafx.h"

#include"Recommend.h"

#include"RecommendDlg.h"

#ifdef _DEBUG

#define new DEBUG_NEW

个性化推荐系统分析与设计

课程设计报告课程名称系统分析设计与开发方法课题名称个性化推荐系统的分析与设计专业信息管理与信息系统班级1002 学号201003110215 姓名黄天玲指导教师唐志航 2014年元月4 日

一、设计内容与设计要求 1．设计内容：见附录 2．设计要求： 1）．设计正确，方案合理。 2）．界面友好，使用方便。 3）．建模语言精炼，结构清晰。 4）．设计报告4000字以上，含建模语言说明，用户使用说明，UML建模图。 5）．上机演示。二、进度安排第十七周星期四下午：课题讲解，查阅资料、系统分析星期五上午：总体设计、详细设计第十八周星期一：建模，上机调试、撰写课程设计报告星期二下午：答辩附：课程设计报告装订顺序：封面、任务书、目录、正文、评分、附件（A4大小的图纸及程序清单）。正文的格式:一级标题用3号黑体,二级标题用四号宋体加粗,正文用小四号宋体;行距为22。

设计课题：个性化推荐系统的分析与设计一、问题描述：对网络购物个性化推荐系统进行分析与设计，对购物流程进行分析，对购物中关键环节进行设计，实现对商品的录入、显示、修改、排序、保存、销售、售后服务以及客户管理等操作实现推荐结果准确性、推荐结果多样性、用户交互度、系统界面设计、系统交互设计、推荐透明度(推荐解释)。二、功能要求： 1、用UML完成一个小型团购系统的分析、设计。 2、写出系统需求报告，说明系统的功能。 3、通过面向对象的分析和设计建立系统模型。 4、画出完整的用例图、类图、对象图、包图;及时序图、协作图、状态图、活动图；及组件图和配置图）三、建模提示： 1、使用Enterprise Architect 8.0建模。 2、使用 Ration Rose 或StarUML建模。四、其它对该系统有兴趣的同学可以在实现上述基本功能后，完善系统的其它功能，特别是售后以及客户关系管理。

个性化音乐推荐系统设计与实现

个性化音乐推荐系统设计与实现摘要 21世纪是信息化时代，随着信息技术和网络技术的发展，信息化已经渗透到人们日常生活的各个方面，与人们的日常生活早已建立了离不开的联系。对网络音乐服务来说，不管是音乐下载服务，或者是网络音乐电台服务，都需要用到优秀的内容推荐系统去辅助整个系统。个性化音乐推荐系统是目前最流行的应用方法之一。同时音乐成为重要的媒介与朋友交流文化，所以很多SNS应用当中将音乐服务添加到里面。本系统采用SSH框架组合进行设计，基于Java Web技术，系统使用UML建模。本系统的功能模块主要包括：音乐上传、单曲管理、个人信息维护、收集歌曲信息、音乐检索以及系统推荐等。音乐上传利用JavaScript脚本定义了一个函数，单曲管理在action中定义一个方法，系统推荐是利用协同过滤算法来进行的。整个系统主要实现了从用户注册和登录、检索音乐到收听音乐、评分音乐，个性化推荐的整个音乐系统，管理员可使用系统后台对音乐歌曲信息进行修改、会员信息修改、系统推荐等进行有效的管理。很大程度上提高了对音乐管理的效率，符合了广大用户们的基本需求。关键词：SSH框架，音乐系统，协同过滤，MVC模式

DESIGN AND INPLEMENTATION OF PERSONALIZED MUSIC RECOMMENDATION SYSTEM Abstract The 21st century is the era of information, with the development of information technology and network technology, it has penetrated into every aspect of daily life, with people in daily life has been inextricably linked to the the Internet music service, whether it is music download service, or network music radio service, all need to use the excellent content recommendation system to support the whole system. Personalized music recommendation system is one of the most popular applications. At the same time music has become an important medium of communication with friends culture, so many SNS applications when the music services added to the inside. The system uses a combination of SSH framework design, based on Java Web technology，system used UML modeling. Site function modules include: Music upload, music management,personal information maintenance, collecting music information, music search and system recommend. The entire site is simple, user-friendly, flexible and practical. The main achievement of the user registration and login, retrieve music to listen to music, the whole comment is called online music listening processes, and system administrators can use the background information on the goods, membership information, message information, and effective management. Greatly improving the efficiency of music management, in line with the needs of customers. Keywords: SSH Framework,Music System,Collaborative Filtering,MVC Pattern

个性化推荐系统研究综述

个性化推荐系统研究综述【摘要】个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值，而且也是一个非常值得研究的科学问题。给出个性化推荐系统的定义，国内外研究现状，同时阐述了推荐系统的推荐算法。最后对个性化推系统做出总结与展望。【关键词】推荐系统；推荐算法；个性化 1.个性化推荐系统 1.1个性化推荐系统的概论推荐系统是一种特殊形式的信息过滤系统（Information Filtering），推荐系统通过分析用户的历史兴趣和偏好信息，可以在项目空间中确定用户现在和将来可能会喜欢的项目，进而主动向用户提供相应的项目推荐服务[1]。传统推荐系统认为推荐系统通过获得用户个人兴趣，根据推荐算法，并对用户进行产品推荐。事实上，推荐系统不仅局限于单向的信息传递，还可以同时实现面向终端客户和面向企业的双向信息传递。一个完整的推荐系统由3个部分组成：收集用户信息的行为记录模块，分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块，其中推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。 1.2国内外研究现状推荐系统的研宄开始于上世纪90年代初期，推荐系统大量借鉴了相关领域的研宄成果，在推荐系统的研宄中广泛应用了认知科学、近似理论、信息检索、预测理论、管理科学以及市场建模等多个领域的知识。随着互联网的普及和电子商务的发展，推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到了越来越多研究者的关注。ACM从1999年开始每年召开一次电子商务的研讨会，其中关于电子商务推荐系统的研究文章占据了很大比重。个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。最近的迅猛发展，来源于Web210技术的成熟。有了这个技术，用户不再是被动的网页浏览者，而是成为主动参与者[2]。个性化推荐系统的研究内容和研究方向主要包括：（1）推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾的研究；（2）推荐质量研究，例如在客户评价数据的极端稀疏性使得推荐系统无法产生有效的推荐，推荐系统的推荐质量难以保证；（3）多种数据多种技术集成性研究；（4）数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用问题，基于Web挖掘的推荐系统得到了越来越多研究者的关注；（5）由于推荐系统需要分析用户购买习惯和兴趣爱好，涉及到用户隐私问题，如何在提供推荐服务的

个性化推荐算法概述与展望

Hans Journal of Data Mining 数据挖掘, 2019, 9(3), 81-87 Published Online July 2019 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/6f8840734.html,/journal/hjdm https://https://www.wendangku.net/doc/6f8840734.html,/10.12677/hjdm.2019.93010 Overview and Prospect of Personalized Recommendation Algorithm Xinxin Li Dalian University of Foreign Languages, Dalian Liaoning Received: Jun. 19th, 2019; accepted: Jul. 2nd, 2019; published: Jul. 9th, 2019 Abstract In recent years, the word “information overload” frequently appears in people’s vision, it has be-come a hot word in the field of computer, and it is also an important problem that researchers ur-gently need to solve. In order to solve the problem of information overload, researchers in the field of computer constantly optimize the personalized recommendation algorithm, strive to re-duce the difficulty of information retrieval for users, to provide users with the best personalized recommendation results. This paper gives a brief overview of the personalized recommendation methods which are widely used and common. Combined with the experience of using personalized recommendation algorithm to generate results in daily life, the author puts forward expectations for the development of personalized recommendation algorithm in the future. Keywords Personalized Recommendation, Collaborative Filtering, Hybrid Recommendation 个性化推荐算法概述与展望李鑫欣大连外国语大学，辽宁大连收稿日期：2019年6月19日；录用日期：2019年7月2日；发布日期：2019年7月9日摘要近年来，“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中，它成为了计算机相关领域中的热门词汇，同时它也是研究人员急待解决的重要问题。为解决信息超载的问题，计算机领域研究人员不断优化个性化推荐

个性化推荐系统的文献综述

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

个性化推荐技术综述

个性化推荐技术综述在互联网时代，各类信息层出不穷，用户往往面临着“信息过载”的困扰，难以在大量信息中找到有价值的信息。而个性化推荐则通过用户的兴趣特点和历史行为快速高效的为用户推荐用户感兴趣的信息或商品。通常情况下，根据推荐方式的不同，推荐技术大概可以分为以下几个类型： 1.协同过滤的推荐算法协同过滤推荐算法由Goldberg、Nicols、Oki和Terry 在1992年提出，该算法应用在Tapestry系统。Breese 等人将协同过滤推荐技术分为两种类型，一种是基于内存的协同过滤方法，另一种是基于模型的协同过滤方法，各自常用的算法如图1所示。基于内存的协同推荐( memory-based collaborative filtering) 也称为启发式的协同推荐，主要直接利用用户的历史数据来提供预测结果。根据相似性度量的对象的不同，基于内存的协同过滤又分为User-based 协同过滤和Item-based协同过滤。User-based 协同过滤的基本原理是如果一些用户对一些物品评价的分数比较接近，那么通常情况下他们评价其它物品的分数也会很接近。那么我们要得到某个用户对物品的评分时，就可用和该用户评分相似的其他用户对目标物品的评分去估计。Item-based协同过滤的基本原理是如果一些物品的典型特征具有相似性，那么同一个用户对他们的评分是接近的。基于上述原则，如果我们得到用户对和目标物品相似的其它物品的评分时，那么我们就可以通过这些分数来逼近用户对目标物品的评分。基于模型（Model-based）的推荐算法是首先通过用户-项目评分矩阵训练得到一个决策模型，在为目标用户进行推荐时，利用该离线模型为用户进行预测产生推荐结果。大致理念就是通过机器学习算法，在数据中找出模式，并将用户与物品间的互动方式模式化。

个性化推荐知识汇总

一基于协同过滤(collaborative filtering，CF)的推荐系统通过收集来自其他相似用户或项目的评价信息，自动预测当前用户的兴趣偏好。协同过滤的基本假设是用户会更喜欢那些相似用户偏爱的商品，已被广泛应用在一些大型的商业系统，如亚马逊和阿里巴巴等。目前，协同过滤算法主要包括基于内存的、基于模型的以及二者相混合的推荐技术”。使用最多的模型是k最近邻(k-nearest neighbor，kNN)协同过滤技术，包括基于用户推荐和基于项目推荐两种技术。一般说来，本体描述了某个应用领域的概念和概念之间的关系，使得它们具有唯一确定的含义，获得该领域的相关知识，提供对该领域知识的共同理解，便于用户和计算机之间进行交流。 OntoECRec推荐模型二 1995年，卡内基·梅隆大学的A．RDben等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统we-watcher，真正标志着个性化服务的开始；1997年3月，(communications of the AcM)。组织了个性化推荐系统的专题报道，标志着个性化服务已经被技术界高度重视；1999年，德国Dresden技术大学的J．Tania 实现了个性化电子商务原型系统TELLIM，标志着个性化服务开始向全球发展；2000年，NEc研究院的D．B．Kurt等人为搜索引擎atesecr增加了个性化推荐功能，实现citeseer的个性化。2001年，纽约大学的GediminaS Adomavicius 和Alexander Tuzhilin实现了个性化电子商务网站的用户建模系统1：1Pro。个性化推荐服务体系结构中，信息收集模块是个性化服务系统的基础模块。用户的信息包括了用户的个人基本资料、购买的历史记录及浏览记录等。个人基本资料可以从用户注册表单中获得；购买的历史记录主要存放于电子商务网站的后台交易数据库中，包含了每位用户以前历次购物的详细情况记录，如购物时间、商品清单、价格、折扣等，同时也可以收集用户放入购物篮而未购买的商品记录，以及用户过去浏览过的商品信息等。当然要搜集用户的行为信息，日志文件是必不可少的，如要收集服务器日志，则要在服务器端获取，抽取出特定用户的访问记录；如要收集用户浏览的页面和浏览行为，则既可以在用户端获得，也可以在服务器端从用户记录中获得。

个性化推荐算法概述与展望

个性化推荐算法概述与展望近年来，随着网络信息技术的不断发展与进步，网民数量激增，网络覆盖率日益增高。互联网行业发展迅速，购物、出行、医疗、教育等生产生活中的方方面面都有着“互联网+”的影子。在这个网络化、信息化的时代，网络技术已经在潜移默化地影响着、改变着人们的生活方式与思想观念。“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中，它成为了计算机相关领域中的热门词汇，同时它也是研究人员急待解决的重要问题。为解决信息超载的问题，计算机领域研究人员不断优化个性化推荐算法，力求降低用户的信息检索难度，为用户提供最优的个性化推荐结果。在汉斯出版社《数据挖掘》期刊中，有论文对于应用范围较广、较为常见的个性化推荐方法做出简要的概述，并结合日常生活中使用个性化推荐算法生成结果的经历，对未来个性化推荐算法的发展提出期望。基于信息超载的情况，个性化推荐算法应运而生。个性化推荐系统通过挖掘用户在网络上留下的“信息足迹”，采集并分析用户的网络行为与消费偏好，根据不同的推荐算法将精准的、契合度高的内容推荐给用户。个性化推荐算法的产生与发展极大地便利了人们的生产与生活，对于用户而言，不用再为在海量的信息中检索需要的内容而苦恼，对于商家而言能够更好地分析用户行为，提高竞争力与实现经济效益的最大化增长。个性化推荐方法分为协同过滤推荐、基于内容的推荐以及混合推荐。协同过滤推荐主要思想是通过现有的用户群以往的意见和行为，对当前用户最有可能感兴趣的物品进行预测。基于内容推荐是指通过掌握的物品特征的描述和描述了用户历史兴趣的记录，确定最能匹配用户喜爱的物品并推荐给用户。混合推荐算法来提高推荐结果的准确程度，是为克服协同过滤算法、基于内容算法等其他算法的局限性、提高个性化推荐结果的精准度，研究者将两种

个性化推荐系统中的多样性综述

Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2019, 8(3), 172-178 Published Online June 2019 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/6f8840734.html,/journal/sea https://https://www.wendangku.net/doc/6f8840734.html,/10.12677/sea.2019.83021 A Survey of Diversity in Personalized Recommendation Systems Shuhao Jiang1,2, Liyi Zhang1,2, Na Zhou1 1School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin 2School of Information Engineering, Tianjin University of Commerce, Tianjin Received: June 6th, 2019; accepted: June 21st, 2019; published: June 28th, 2019 Abstract Diversity has become one of the main directions of recommendation system research. Improving the diversity of recommendation content is not only an important way to solve the problem of over-fitting, but also a way to improve user’s experience satisfaction. In order to elaborate the work in the field of recommendation diversity, this paper introduces diversity recommendation from three aspects: the definition and evaluation of diversity, the impact of diversity on recom-mendation quality and the development of diversity algorithm. Keywords Personalized Recommendation, Diversity, Recommendation Quality, Evaluation 个性化推荐系统中的多样性综述姜书浩1,2，张立毅1,2，周娜1 1天津大学电气自动化与信息工程学院，天津 2天津商业大学信息工程学院，天津收稿日期：2019年6月6日；录用日期：2019年6月21日；发布日期：2019年6月28日摘要多样性已成为推荐系统研究的主要方向之一，提高推荐内容的多样性不仅是解决过度拟合问题的重要方法，也是提高用户体验满意度的方法。为了更好地阐述推荐多样性领域的工作，本文分别从多样性的定义和评价、多样性对推荐质量的影响以及多样化算法本身的发展三个方面对多样性推荐进行了介绍。

个性化推荐系统的文献综述

个性化推荐系统的文献综述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。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

个性化推荐系统在当当网中的运用分析

目录一、摘要二、当当网概述 1）当当网简介三、个性化推荐系统营销理论综述及原因 1）个性化推荐系统营销概念及分类 a 基于内容的推荐系统 b 协同过滤推荐系统 c 混合推荐系统 2）个性化推荐系统的发展历程 3）当当网使用个性化推荐系统的原因四、个性化推荐系统的结构及在当当网运用中的具体表现 1）个性化推荐系统在电子商务网站中的结构 a 输入功能模块 b推荐引擎模块 c输出功能模块 2）个性化推荐系统在当当网中的具体运用 a商品信息页面 b购物车、收藏夹 c Email邮件 d独立的个性化页面 3）个性化推荐系统在当当网中的新运用 4）个性化推荐系统在当当网未来的发展趋势五、个性化推荐系统在当当网运用中的特点 1）“当当推荐”系统功能分析及推荐效果评价 a 当当推荐系统功能 b 推荐效果评价 2）当当网特性化推荐2.0 六、个性化推荐系统在当当网运用中的不足与风险 1）个性化推荐系统在当当网运用中的不足 2）当当网个性化推荐运用中的风险

3）在个性化推荐上当当网和亚马逊的对比分析七、通过当当网浅谈个性化推荐系统对电子商务发展的影响 1）电子商务新时代的到来 2）由推网的兴起八、结语与建议九、注解与参考文献

个性化推荐系统在当当网中的运用分析摘要：在完善用户购物体验方面，当当网还针对用户需求推出了“为你推荐”功能，通过对顾客历史数据的分析，根据不同顾客的购物习惯向他们推荐针对其个人的商品。这样的定制推荐把用户从海量的商品信息中解放出来，极大的减少了用户的时间成本，通过强大的系统分析，实际上做到了顾客给自己推荐商品，成为自己的顾问。一个好的个性化推荐就好像网站里的智能导购员一样，只不过它是隐形的，对于购物者来说，它是无处不在的。它能将隐形而无处不在的特性发挥到极致，让购物者不讨厌它，也时刻能使用到它，最终，它能够为网站创造更多的销量。关键词：个性化推荐；当当网；应用；电子商务；信息超载。 Personalized recommendation system in dangdang network analysis of the application Abstract: To improve the user shopping experience,dangdang also according to user needs introduced a \"recommend\" function,through the analysis of the historical data of customers,according to different customers' shopping habits to their recommended according to the personal goods.This custom recommend the user from mass of commodity information liberate, greatly reduce the user's time cost, through the powerful system analysis, in fact do the customer to recommend commodities, to become their own advisers. A good personalized recommend like website intelligent shopping guide，only it is invisible, for shoppers for, it is everywhere. It can store and the ubiquity of characteristics to acme, let shoppers don't hate it, time can be used to it, eventually, it can create more sales for the web site Key words:Personalized recommendation ; dangdang; apply ; electronic commerce；information overload

基于信任机制的电子商务个性化推荐算法研究文献综述(全)

基于信任机制的电子商务个性化推荐算法研究文献综述一、引言互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代。海量信息的同时呈现，用户很难从中发现自己感兴趣的部分，传统的搜索算法只能呈现给所有的用户一样的排序结果，无法针对不同用户的兴趣爱好提供相应的服务。信息的爆炸使得信息的利用率反而降低。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，其结构也编的更加复杂，用户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系统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兴趣，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。但是推荐系统存在各种缺陷，Rashmi等人提出，相对于使用推荐系统来说，人们更愿意从自己认识的朋友或者熟悉的人那边获取推荐信息[1]。这体现了在互联网环境下，人们更加倾向于从自己信任的人获取推荐信息。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信任概念、信任模型。二、个性化推荐系统概述个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。电子商务个性化推荐系统的正式定义由Resniek&Varian在1997年给出：电子商务个性化推荐系统是利用电子商务网站向用户提供产品信息和相关建议，帮助用户决定购买什么产品，通过模拟销售人员帮助用户完成购物过程的系统。这个定义现在已经被广泛的应用。推荐系统的使用者是用户(电子商务活动中的用户)，推荐的对象是项目。项目是推荐系统提供给用户的产品和服务，也即最终的推荐内容。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

基于标签的个性化推荐系统研究进展

基于标签的个性化推荐系统研究进展1) 张富国1,2 （1.江西财经大学信息管理学院，江西南昌330013; 2.瑞士弗里堡大学物理系交叉学科组，弗里堡CH-1700）摘要数据稀疏性多年来一直是困扰传统推荐系统性能表现的一个大问题，社会化标签为推荐系统获得用户的偏好信息提供了一个新的数据来源，同时也对传统的基于二维数据的推荐技术提出了新的挑战。近年来，基于标签的个性化推荐技术研究逐渐受到比较多的关注。本文从社会化标签系统的概念模型、用户兴趣模型表示、基于标签的个性化项目推荐方法、典型社会化标签系统实例及其数据集的取得等进行前沿概括、比较和分析。最后，对基于标签的推荐系统有待深入的研究难点和发展趋势进行了展望。关键词社会化标签系统推荐系统兴趣偏好推荐方法 Research and Development on Tag-based Recommend Recommender er Systems 1,2 ZHANG Fu-guo (1.School of Information Technology Jiangxi University of Finance&Economics,Nanchang330013China; 2.The Interdisciplinary Physics Group,Physics Department，University of Fribourg，CH-1700Fribourg，Switzerland) Abstract Data sparsity is a major problem which causes the decline of the recommendation performance in the recommender systems.Social tags provide a new data resource for recommender systems to obtain users’preference information,and traditional recommendation technology based on two dimensions datum is facing a new challenge.In recent years,the research on personalized recommendation technology has been paid more attention.This paper presents an overview of tag-based recommender systems, including concept model,user interest model,tag-based recommendation methods,typical social taging systems and the way to obtain their datasets.Finally,the prospects for future development and suggestions for possible extensions are also discussed. Keywords social taging system,recommender system,preference,recommendation method. 1引言互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代。海量信息的同时呈现，一方面使用户很难从中发现自己感兴趣的部分，另一方面也使得大量少人问津的信息成为网络中的“暗信息”，无法被一般用户获取[1]。个性化推荐系统的出现为用户处理信息过载问题提供了一个有效的工具，同时，推荐系统也能帮助商家把用户的潜在需求转化为现实需求，从而达到提高商家产品销售量的目的。实际的推荐系统应用也证明了这点，Amazon宣称35%的产品销售额来源于推荐[2]，而Netflix宣称大约有60%的出租业务来源于推荐[3]，因此即便是推荐质量上的稍小改进也会对此类公司产生巨大的商业利润，于是，Netflix公司在2006年悬赏100万美元用于奖励提高其推荐准确率10%的研究人员。从推荐技术来看，基于内容的过滤方法(Content-based)[4-6]受限于不能对非文本类对象进行信息的自动提取；而被认为是很有前途，也是关注最多的协同过滤(Collaborative Filtering)[7-10]推荐方法以及最近兴起的基于用户—产品二部图网络结构的推荐方法[11-14]都依赖于用户对项目的评分矩阵或关联关系。但从实际的推荐系统来看，由于评分数据的极端稀疏性(如：Netflix Prize数据集480189个用户对17770电影进行评分，评分值只有100,480,507个，近99%的评分未知)，使得推荐系统无法准确获知用户的偏好，巧妇难为无米之炊，导致推荐系统性能的大收稿日期：作者简介：张富国，男，1969年生，副教授，主要研究领域为个性化推荐、信息检索。资助项目：江西省教育厅科技计划项目（GJJ.10696）资助。

个性化推荐系统

个性化推荐系统软件说明书一.软件背景随着近年来互联网的飞速发展，个性化推荐已成为各大主流网站的一项必不可少服务。提供各类新闻的门户网站是互联网上的传统服务，但是与当今蓬勃发展的电子商务网站相比，新闻的个性化推荐服务水平仍存在较大差距。一个互联网用户可能不会在线购物，但是绝大部分的互联网用户都会在线阅读新闻。因此资讯类网站的用户覆盖面更广，如果能够更好的挖掘用户的潜在兴趣并进行相应的新闻推荐，就能够产生更大的社会和经济价值。初步研究发现，同一个用户浏览的不同新闻的内容之间会存在一定的相似性和关联，物理世界完全不相关的用户也有可能拥有类似的新闻浏览兴趣。此外，用户浏览新闻的兴趣也会随着时间变化，这给推荐系统带来了新的机会和挑战。因此，希望通过对带有时间标记的用户浏览行为和新闻文本内容进行分析，挖掘用户的新闻浏览模式和变化规律，设计及时准确的推荐系统预测用户未来可能感兴趣的新闻。本软件就是用来实现根据用户数据,分析用户行为,为用户进行个性化推荐等功能. 二.软件环境运行环境Windows XP/7/8 编译环境VS2010 三.运行参数 News_list:新闻列表 News_times:x新闻阅读次数 Step_correlation:一步转移数据 User_list:用户列表 Train_data:原始数据附加数据:用户适应度四.算法说明

人们常把事物的随机变化过程称作马尔可夫过程。它具有无后效性，即事物的将来呈什么状态、取什么值，仅与它现在的状态和取值有关，与它以前的状态和取值无关。马尔可夫链则是事物在连续一段时期内若干马尔可夫过程的总称，表明事物状态由过去到现在、由现在到将来，一环接一环，像一根链条。在预测领域，人们用其对预测对象各个状态的初始分布和各状态间的转移概率进行研究，描述状态的变化趋势，并由此来预测未来。由于新闻网页推荐方式的不同，可能导致链长不同的马尔科夫链的产生。其他不定因素诸如用户的浏览习惯也可能导致不同链长的马尔科夫链。本软件使用了该思想，利用用户最后的阅读记录来进行推测。由于许多用户的新闻阅读数目有限，直接限制了链长的长度，所以我们从三阶马尔科夫链开始，作为尝试，但尝试后发现效果并没有提升,反而会出现因为条件过于苛刻而无法推荐的情况。最终我们采取了一步马链的形式来作为推荐算法,流程图如下: 算法流程图

个性化推荐系统代码

个性化推荐系统分析与设计

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