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商品簡介
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電子商務推薦系統是解決資訊超載的重要技術。協同過濾作為推薦系統中廣泛使用的、最成功的推薦演算法，還存在諸如稀疏性（sparsity）、冷開機（cold-start）、可擴展性（scalability）等制約其進一步發展的瓶頸問題。
本書針對稀疏性問題，提出了非目標使用者類型區分理論、領域最近鄰理論、基於Rough 集理論的用戶評分項並集未評分值填補方法等；針對冷開機問題，提出了一種冷開機消除方法，包括用戶訪問項序理論、n序訪問解析邏輯、改進的最頻繁項提取演算法IMIEA、使用者訪問項序的Markov鏈模型等；針對可擴展性問題，提出了適應用戶興趣變化的協同過濾增量更新機制： 最後設計並實現了一個電子商務協同過濾原型系統ECRec.
本書針對稀疏性問題，提出了非目標使用者類型區分理論、領域最近鄰理論、基於Rough 集理論的用戶評分項並集未評分值填補方法等；針對冷開機問題，提出了一種冷開機消除方法，包括用戶訪問項序理論、n序訪問解析邏輯、改進的最頻繁項提取演算法IMIEA、使用者訪問項序的Markov鏈模型等；針對可擴展性問題，提出了適應用戶興趣變化的協同過濾增量更新機制： 最後設計並實現了一個電子商務協同過濾原型系統ECRec.
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