您的位置: 专家智库 > >

刘同存

作品数:8 被引量:73H指数:5
供职机构:桂林电子科技大学商学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家软科学研究计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术经济管理更多>>

文献类型

  • 7篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 7篇自动化与计算...
  • 2篇经济管理

主题

  • 6篇电子商务
  • 6篇商务
  • 3篇网络
  • 3篇消费者
  • 2篇双向关联规则
  • 2篇偏好
  • 2篇评分
  • 2篇评分预测
  • 2篇消费者偏好
  • 2篇聚类
  • 2篇关联规则
  • 1篇兴趣度
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群聚类
  • 1篇影响因素
  • 1篇用户
  • 1篇属性聚类
  • 1篇特征提取
  • 1篇网络消费
  • 1篇网络消费者

机构

  • 8篇桂林电子科技...

作者

  • 8篇刘同存
  • 4篇刘枚莲
  • 2篇刘贤锋
  • 1篇熊静
  • 1篇李小龙
  • 1篇蔡翔
  • 1篇吴伟平
  • 1篇肖吉军
  • 1篇张峰
  • 1篇李淑明
  • 1篇崔晓兰

传媒

  • 2篇微电子学与计...
  • 1篇软科学
  • 1篇图书情报工作
  • 1篇统计与决策
  • 1篇武汉理工大学...
  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 3篇2013
  • 3篇2012
  • 2篇2011
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
基于蚁群聚类项目评分预测的推荐算法研究被引量:1
2013年
针对数据稀疏性问题,提出基于蚁群聚类的项目评分预测方法.在对Web日志分析基础上将用户聚类,针对目标用户的未评分项目,找到目标用户的若干最近邻类簇,利用类簇内其他用户对目标项目的评分预测未评分项目的评分,从而达到降低数据稀疏性目的.最后,结合协同过滤思想设计了相应的推荐算法,并用从自主开发的旅游电子商务网站上收集的数据进行试验仿真.实验结果表明,与其它缓解数据稀疏性的方法相比,文中的方法显著提高了推荐精度.
刘贤锋刘同存李淑明
关键词:电子商务蚁群聚类评分预测
基于双向关联规则的网络消费者偏好挖掘研究被引量:8
2013年
通过分析电子商务网站的Web服务器日志提取网络消费者的商品浏览行为信息,利用消费者的浏览频率、浏览时间、链接路径数及路径深度估计商品对网络消费者当前浏览期间偏好的影响权重.结合双向关联规则理论和Apriori算法挖掘具有相互依赖关系的商品,找出网络消费者的商品偏好浏览路径,根据消费者当前的浏览行为发现其可能感兴趣的商品,并进一步计算消费者对商品的偏好程度.最后利用自主开发的旅游电子商务网站的Web日志数据进行仿真实验,挖掘网络消费者的旅游偏好.实验结果表明,在相同的实验条件下,与基于关联规则的偏好挖掘方法相比,基于双向关联规则的偏好挖掘方法的推荐精度增加,推荐覆盖率扩大.
刘枚莲刘同存肖吉军
关键词:电子商务网络消费者双向关联规则
网络消费者偏好挖掘模型构建及应用研究
电子商务应用的普及极大的拓展了消费者的商品选择空间,降低了购买成本。但互联网信息量的指数增长也使消费者陷入“信息迷航”的困境之中,越来越难以从中找到感兴趣的商品。个性化推荐技术作为智能化的信息检索工具,有效的缓解了这一难...
刘同存
关键词:电子商务消费者个性化推荐
基于双向关联规则项目评分预测的推荐算法研究被引量:7
2011年
针对用户评分数据稀疏性问题,通过对事务数据库项目空间关联性分析,提出基于双向关联规则项目评分预测的推荐算法。算法利用双向关联规则挖掘事务数据库中相互关联的项目,找到目标项目的关联集,利用已评分项目初步预测用户对目标项目的偏好程度,最后结合协同过滤算法为用户提供推荐服务。实验结果表明,当置信度水平在60%~90%之间变动,支持度在5%~10%之间变化时,关联规则数目随着置信度和支持度水平的增加而逐渐减少,而推荐精度逐步提高。为了验证算法的有效性,选取置信度为80%以及支持度为7%与传统的推荐算法比较,所设计的算法能够较精确地找到目标项目的关联集,推荐精度和效率明显优于传统的推荐算法。
刘枚莲刘同存张峰
关键词:电子商务双向关联规则
基于网络消费者偏好预测的推荐算法研究被引量:7
2012年
传统推荐算法仅依据网络消费者已有偏好信息提供推荐服务,忽略其当前购物状态信息和可能的偏好变化信息。针对这一缺陷,通过分析网络消费者偏好变化特征,提出基于网络消费者偏好预测的推荐算法。该算法综合考虑网络消费者已有偏好信息及其前购物操作行为评估其对商品的偏好,并结合协同过滤思想为其提供有针对性的推荐服务。实验结果表明,基于网络消费者偏好预测的推荐算法能够较好地预测其购物过程中的偏好倾向,显著提高推荐质量和精度。
刘枚莲刘同存吴伟平
关键词:电子商务协同过滤
基于用户兴趣特征提取的推荐算法研究被引量:19
2011年
传统的推荐算法一定程度上降低了网络消费者的搜索成本,但难以实时提供消费者满意的推荐服务,也忽略了用户偏好动态转移性。为了提高电子商务系统的推荐质量,从用户偏好的行为特征入手,建立了网络用户的兴趣特征提取模型,并设计了相应的推荐算法。通过对用户兴趣特征提取模型的检验和用户兴趣度矩阵的建立,依据与目标用户偏好相似的邻居用户对商品的兴趣程度预测用户对未浏览商品的兴趣度,并选择兴趣度值较高的N个商品推荐给用户。实验结果表明,在用户偏好动态转移的情况下,所设计的推荐算法的推荐精度和推荐效率明显提高,提高了网络用户的满意度。
刘枚莲刘同存李小龙
关键词:兴趣度
我国地区R&D效率及其影响因素探究——基于“科研产出—成果转化”视角被引量:28
2013年
基于"科研产出—成果转化"视角,以2000~2008年的面板数据为基础,运用随机前沿分析方法研究了我国各地区R&D效率及其影响因素。研究结果表明:东部地区科研产出和成果转化效率皆高于中西部地区,中部地区科研产出效率高于西部地区,成果转化效率低于西部地区;科研产出的提高呈明显的资金推动型;政府支持力度和企业R&D投入力度对科研产出效率的提高有促进作用但不显著,外资吸纳能力能显著促进科研产出效率的提高,高新技术产业规模反而抑制科研产出效率的提高;政府支持力度、高新技术产业规模以及企业R&D投入力度对我国科研成果转化效率的提高有显著促进作用,外资吸纳能力抑制成果转化效率但不显著。
蔡翔崔晓兰熊静刘同存
关键词:R&D效率影响因素
基于属性聚类的项目评分预测推荐算法研究被引量:5
2012年
针对用户评分数据稀疏性问题,在对项目进行聚类基础上,文章提出了基于属性聚类的项目评分预测推荐算法。算法从项目属性特征相似性分析出发,利用K-Means聚类算法对项目进行聚类。对于未评分项目找到其所属的类簇;利用用户对类簇中其它项目的评分预测该用户对未评分项目的评分,达到降低数据稀疏性目的;最后结合协同过滤思想为用户提供推荐服务。实验结果表明,与基于项目评分预测的推荐算法相比,文章的算法推荐精度显著提高。
刘贤锋刘同存
关键词:电子商务评分预测
共1页<1>
聚类工具0