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基于神经网络和模糊逻辑的智能推荐系统研究
中文名称: 基于神经网络和模糊逻辑的智能推荐系统研究
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论文编号: 3122252收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: The Research on Intelligent Recommendation System Based Neural Network and Fuzzy Logic
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机应用技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 推荐系统 神经网络 模糊逻辑 数据挖掘 电子商务
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 随着Internet的发展,网站在为用户提供越来越多信息的同时,其结构也变得更加复杂,如何及时地在网络上的海量信息中(略)信息已经变得越来越困难.推荐系统模拟商店销售人员向客户提供商品推荐,帮助用户找到所需信息,可以有效保留用户,提高网站的点击率和用户的忠诚度.由于推荐系统可辅助企业达到个性化行销的目的,进而(略)为企业创造最大的利润,加上个性化服务的概念兴起,使得许多电子商务企业开始重视推荐系统的应用.智能推荐系统的良好发展和应用前景,逐渐成为Web智能技术的一个重要研究内容,已经得到了众多研究者的广泛关注. 近年来,推荐系统在理论和实践中都(略)发展,但是随着所应用的系统规模的进一步扩大,智能推荐系统也面临着一系列的挑战.本论文对智能推荐系统中的推荐算法设计及推荐系统体系结构等关键技术进行了有益的探索和研究.本论文的(略)是将神经网络和模糊逻辑应用于推荐系统中,主要涉及推荐系统的实时性、推荐系统体系结构和基于web挖掘的推荐系统的应用研究. (略)文的主要研究工作如下: ⒈仔细分析了经典Fuzzy ART神经网络的不足,提出了一种改进算法MFAR...
With the popularization of Internet and the development of E-Comm(omitted)structure of web site has become(omitted)more complex. This situation has made it hard for consumers to find the products and servi(omitted)eeded. To solve this issue effectively, recommendat(omitted)s are proposed to help consumer decide which products to purchase. Recommendation systems can increase E-Commerce sales by converting browsers into buyers, increasing cross-sell and building loy(omitted)event user losing. Pr...
目录:
中文摘要第5-7页
英文摘要第7-8页
1 绪论第13-21页
  ·研究背景第13-14页
  ·智能推荐系统第14-18页
    ·推荐系统的概念第14-15页
    ·推荐系统研究现状第15-17页
    ·主要研究方向第17页
    ·推荐系统实例第17-18页
  ·本论文的主要研究内容第18-20页
  ·本论文的章节安排第20-21页
2 Internet 智能推荐系统综述第21-35页
  ·推荐系统组成及分类第21-25页
    ·推荐系统组成第21-23页
    ·推荐系统分类第23-25页
  ·用户信息的来源和表示第25-29页
    ·用户信息来源第25-27页
    ·数据获取方法第27-28页
    ·用户档案的表示第28-29页
  ·推荐评价第29-30页
    ·离线评价第29-30页
    ·在线评价第30页
  ·推荐系统与电子商务第30-32页
  ·推荐系统研究展望第32-33页
  ·本章小结第33-35页
3 推荐系统相关技术第35-43页
  ·推荐算法概述第35页
  ·相关技术第35-39页
    ·信息检索技术第35-36页
    ·信息过滤技术第36-37页
    ·数据挖掘第37-39页
  ·适用于推荐系统的神经网络第39-42页
    ·支持向量机第40页
    ·模糊神经网络第40-41页
    ·自组织特征映射第41-42页
    ·自适应共振理论第42页
  ·本章小结第42-43页
4 一种改进的 Fuzzy ART 算法第43-59页
  ·引言第43-44页
  ·Fuzzy ART第44-48页
    ·Fuzzy ART 的结构及工作原理第44-45页
    ·Fuzzy ART 的具体算法第45-47页
    ·Fuzzy ART 存在的问题第47-48页
  ·改进型Fuzzy ART 算法——MFART第48-49页
  ·实验第49-57页
    ·比较算法和数据集第49-50页
    ·实验结果及分析第50-57页
  ·本章小结第57-59页
5 基于 Web 挖掘和神经网络的电子商务顾客分类方法第59-73页
  ·引言第59-60页
  ·隐式数据和网络行为第60-63页
    ·隐式数据第60-61页
    ·网络行为第61-63页
  ·模型框架第63-67页
    ·顾客行为记录第63-64页
    ·生成用户兴趣模型第64-67页
  ·顾客分类第67-68页
  ·比较算法第68页
  ·实验第68-72页
    ·实验数据集第68-70页
    ·实验结果及分析第70-72页
  ·本章小结第72-73页
6 基于模糊逻辑的新型消费类电子产品推荐系统第73-97页
  ·引言第73-74页
  ·消费类电子产品第74-75页
  ·系统设计第75-76页
  ·理论背景第76-84页
    ·语义变量和模糊数第76-80页
    ·层次分析法第80-82页
    ·去模糊第82-83页
    ·相似度计算第83-84页
  ·实现方法第84-92页
    ·顾客需求采集第84-85页
    ·顾客需求评价第85-86页
    ·产品特征采集第86-88页
    ·产品特征评价第88-89页
    ·用户需求和产品性能的相似度比较第89-92页
  ·实验第92-96页
    ·实验数据集第92-94页
    ·仿真实验结果第94-96页
  ·本章小结第96-97页
7 文本自动分类方法在邮件过滤系统中的应用第97-115页
  ·引言第97-98页
  ·相关技术第98-101页
    ·基于规则的方法第98-99页
    ·基于统计的方法第99-100页
    ·基于神经网络的方法第100-101页
  ·用两段神经网络实现的文本分类方法第101-111页
    ·页面预处理第103页
    ·权重赋值第103-104页
    ·特征过滤第104-106页
    ·文档分类第106-109页
    ·实验结果及分析第109-111页
  ·基于文本自动分类的邮件过滤系统第111-114页
    ·邮件非文本特征提取第112-113页
    ·实验结果及其分析第113-114页
  ·本章小结第114-115页
8 结论与展望第115-117页
  ·主要结论第115-116页
  ·后续研究工作第116-117页
致谢第117-119页
参考文献第119-129页
附录第129-130页
独创性声明第130页
学位论文版权使用授权书第130页
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