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文檔簡介
1、隨著網絡信息量的快速增長和電子商務迅猛發(fā)展，信息過載的問題由此出現(xiàn)。網絡用戶要在海量的產品信息中尋找自己所需的商品越來越困難。推薦系統(tǒng)可以有效地與用戶交互，依據用戶的興趣偏好進行個性化商品推薦，對提升用戶對電子商務網絡平臺的滿意度，增加商品的銷售量起著重要的作用。但是精確性，實時性與普遍性問題嚴重制約了推薦系統(tǒng)的發(fā)展。
良好的推薦算法不但要具有準確性，還要考慮到推薦的實時性，技術實現(xiàn)的可行性與商品項目的可擴展性。傳統(tǒng)的推薦算法
2、都具有某些不足，新的方法與改進技術推動了推薦方法的不斷發(fā)展。算法的復雜性導致了推薦算法在現(xiàn)實網絡平臺的操作中受到了限制，更不易于小型商務網絡平臺搭建自己的推薦系統(tǒng)。
本文的主要研究工作如下:
1.對當前的推薦算法和推薦系統(tǒng)的發(fā)展和研究情況進行了闡述，重點介紹了幾大推薦算法的基本原理以及推薦特點，論述了各種推薦算法的優(yōu)缺點，為下文模型的提出奠定了基礎。
2.為了能夠實時推薦，本文提出了基于綜合評價的推薦模型，
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