基于遺傳聚類(lèi)的協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng).pdf

1、　　隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，如何在電子虛擬世界中吸引新的客戶(hù)，并留住已有客戶(hù)成為許多電子商務(wù)系統(tǒng)的首要任務(wù)。推薦系統(tǒng)向用戶(hù)提供商品信息和建議，模擬商店銷(xiāo)售人員向客戶(hù)推薦商品完成購(gòu)買(mǎi)過(guò)程，在電子商務(wù)系統(tǒng)中具有良好的發(fā)展和應(yīng)用前景，逐漸成為電子商務(wù)IT技術(shù)的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容，得到了越來(lái)越多研究者的關(guān)注。　　協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)是至今最成功的推薦技術(shù)，但存在推薦質(zhì)量問(wèn)題和擴(kuò)展性?xún)纱髥?wèn)題。從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，提高推薦質(zhì)量和增強(qiáng)可擴(kuò)展性是互相對(duì)立的。目前國(guó)內(nèi)外

2、特別是國(guó)內(nèi)的研究主要集中在推薦質(zhì)量問(wèn)題的研究上，而對(duì)擴(kuò)展性問(wèn)題的討論并不多見(jiàn)。擴(kuò)展性問(wèn)題主要是指隨著系統(tǒng)規(guī)模的不斷增大，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間不斷增長(zhǎng)，以至于達(dá)到一定程度時(shí)響應(yīng)時(shí)間令用戶(hù)無(wú)法忍受。已有的解決方法在降低推薦響應(yīng)時(shí)間的同時(shí)往往導(dǎo)致推薦質(zhì)量的明顯下降。　　本文在傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)中創(chuàng)新地引入了離線(xiàn)運(yùn)行的基于遺傳算法的聚類(lèi)分析子系統(tǒng)，并給出了它的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)，另外在獲取最近鄰居時(shí)只搜索目標(biāo)用戶(hù)的同簇用戶(hù)，使之成為基于遺傳聚類(lèi)的協(xié)同過(guò)濾推