6、电子商务推荐系统与计算机网络课程教育改革

电子商务推荐系统与计算机网络课程教育改革

1. 电子商务推荐系统的反馈与不足

在电子商务领域，推荐系统起着至关重要的作用。当前的多模式推荐系统主要基于协同过滤算法，但这种算法存在一些缺陷，比如稀疏矩阵和冷启动问题。为了解决这些问题，可以采用输出反馈的方法，具体操作如下：
1. 利用预测值修改评分集 ：无论使用何种推荐算法得出结果，系统都会显示用户对推荐商品的高度评价预测值。可以用这个预测值修改数据库中的评分集，相当于保存每次推荐的结果。
2. 聚类分析 ：根据用户的个人信息，将用户整合到具有相似特征的用户组中。如果同一组内的用户对商品有相似的偏好，在协同过滤过程分析中，只选择同一组的评分进行分析。这样可以增加评分强度，克服评分稀疏矩阵的缺点，同时解决冷启动问题。因为新用户可能没有对商品进行评价，但可以根据其个人信息，通过聚类预测同组其他成员的评分。
3. 基于内容的推荐 ：利用用户的个人信息或已有的评分构建用户画像，通过用户画像预测未评分项目，增强评分强度，然后进行协同过滤以提高性能。
4. 分类评分矩阵 ：先将用户 - 项目评分矩阵分类，转换为用户 - 类别评分矩阵，再基于项目 - 类别相似度的测量，预测用户的评分，增强评分强度，最后用协同过滤算法得出推荐结果。

目前，电子商务系统包含多种不同类型的数据，如用户的购买记录、访问日志、注册信息、评估信息和投票信息等。然而，大多数当前的电子商务推荐系统只使用了其中一小部分信息，提供的建议也只是单一的推荐模式。但电子商务本身非常复杂，一种类型的推荐系统并不适合所有的