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1、 隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，如何在電子虛擬世界中吸引新的客戶，并留住已有客戶成為許多電子商務(wù)系統(tǒng)的首要任務(wù)。推薦系統(tǒng)向用戶提供商品信息和建議，模擬商店銷售人員向客戶推薦商品完成購買過程，在電子商務(wù)系統(tǒng)中具有良好的發(fā)展和應(yīng)用前景，逐漸成為電子商務(wù)IT技術(shù)的一個重要研究內(nèi)容，得到了越來越多研究者的關(guān)注?！ f(xié)同過濾推薦技術(shù)是至今最成功的推薦技術(shù)，但存在推薦質(zhì)量問題和擴展性兩大問題。從本質(zhì)上來說，提高推薦質(zhì)量和增強可擴展性是互相對立的。目前國內(nèi)外
2、特別是國內(nèi)的研究主要集中在推薦質(zhì)量問題的研究上，而對擴展性問題的討論并不多見。擴展性問題主要是指隨著系統(tǒng)規(guī)模的不斷增大，系統(tǒng)響應(yīng)時間不斷增長，以至于達到一定程度時響應(yīng)時間令用戶無法忍受。已有的解決方法在降低推薦響應(yīng)時間的同時往往導(dǎo)致推薦質(zhì)量的明顯下降?！ ”疚脑趥鹘y(tǒng)協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)中創(chuàng)新地引入了離線運行的基于遺傳算法的聚類分析子系統(tǒng)，并給出了它的設(shè)計及實現(xiàn)，另外在獲取最近鄰居時只搜索目標(biāo)用戶的同簇用戶，使之成為基于遺傳聚類的協(xié)同過濾推
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