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《计算机技术与发展》 2006年09期
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电子商务推荐系统中的协同过滤推荐

游文  叶水生  
【摘要】:电子商务推荐系统中协同过滤已成为目前应用最广泛、最成功的推荐方法。它利用相似用户购买行为也可能相似的特性进行推荐。介绍了与其他方法比较协同过滤方法的优点,然后说明了一些主要的协同过滤实现方法,指出了还需改进和完善的地方以及未来研究的方向。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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2 马刚;关联规则挖掘在电子商务中的研究与应用[D];上海交通大学;2008年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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【相似文献】
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2 ;商务新闻[J];互联网周刊;1999年46期
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4 ;拉拉手 隔物流?[J];每周电脑报;1999年49期
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 华迎;论电子商务网站信息结构建设[D];对外经济贸易大学;2001年
2 徐建哲;基于XML与Agent的电子商务网站信息管理的研究[D];广东工业大学;2003年
3 栾曙光;服务于远程设备监测诊断的电子商务网站的关键技术研究[D];北京工业大学;2003年
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5 王旭磊;基于CBR的电子商务网站智能设计系统的研究[D];青岛大学;2005年
6 胡新桥;CE公司中小企业电子商务网站的ASP解决方案研究[D];电子科技大学;2005年
7 梁娟娟;电子商务网站的客户终身价值研究[D];桂林电子科技大学;2006年
8 邹宏宇;在线消费者感知及认知学习研究以携程网上客户体验为例[D];上海交通大学;2008年
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