电子商务个性化推荐系统及应用研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

位置：立项数据库 > 立项详情页

电子商务个性化推荐系统及应用研究

项目名称：电子商务个性化推荐系统及应用研究
项目类别：面上项目
批准号：70371004
申请代码：G0112
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2004-01-01-2006-12-31

项目负责人：刘鲁
负责人职称：教授
依托单位：北京航空航天大学
批准年度：2003

中文摘要：

电子商务个性化推荐系统能根据用户以往的对商品的偏好信息，自动推荐出符合其兴趣爱好的商品信息，从而降低顾客搜索信息的成本，并使企业能将用户潜在和模糊的需求转变为现实的购买需求。本项目研究电子商务个性化推荐系统的理论、方法、技术与应用。研究内容包括电子商务环境下用户信息的获取与表示；分析和比较不同推荐方法的特征与适用范围；基于模糊需求、兴趣转移的个性化推荐；协同推荐中的冷开始问题、稀疏问题；推荐系统的评价研究；推荐系统的应用研究。研究成果将为我国电子商务个性化推荐系统提供解决方案，实现推荐系统与企业信息系统的集成，提高电子商务的应用水平，并建立推荐系统在银行、保险等行业的应用框架。

中文主题词：个性化推荐；推荐系统；协同过滤；电子商务；在线拍卖

英文摘要：

E-commerce;personalized recomm

英文主题词： E-commerce;personalized recomm

结论摘要：

本课题研究电子商务个性化推荐系统的理论、方法、技术、评价与应用问题，从用户信息收集和用户建模、个性化推荐方法、推荐系统的评价、推荐系统的应用四个方面展开了详细和系统的研究。提出了基于改进型成长单元结构神经网络的用户兴趣建模方法和基于向量空间模型的用户偏好表示，解决了用户信息来源和表示精确性问题；分析和比较不同推荐方法的特征，提出了基于用户模糊需求和兴趣转移的个性化推荐模型和算法；研究了在线拍卖价格推荐问题，建立了最终价格预测模型和基于关联规则的Shill出价识别模型；为解决冷开始问题，从社会学角度引入推荐的信任机制研究，解决了在线信誉系统中信任计算缺乏个性化的问题；提出了评价指标和评价方法；应用研究方面，探讨了个性化推荐系统体系结构，建立了电子商务推荐系统在保健品行业、银行业客户关系管理、知识管理中的应用框架；将应用范围从商品推荐扩展到面向企业的客户推荐，建立了综合的客户终身价值度量模型，提出了一种基于反馈神经网络的客户网络影响范围模型，将电子商务个性化推荐系统与企业客户关系管理、营销系统相集成。研究成果将为我国电子商务个性化推荐系统提供解决方案，实现推荐系统与企业信息系统的集成。

成果综合统计