基于人工免疫算法的电子商务推荐体系的研究

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基于人工免疫算法的电子商务推荐体系的研究

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毕业论文范文题目：基于人工免疫算法的电子商务推荐体系的研究，论文范文关键词：基于人工免疫算法的电子商务推荐体系的研究
基于人工免疫算法的电子商务推荐体系的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着市场经济构造的调剂,电子商务相干政策的完美以及物流、信用、电子支付等支撑体系的始终优化,花费者对电子商务的须要将会更加强烈,应用电子商务的意识会越来越强。将来电子商务将会遍布出产、流畅、花费等社会生活的各个范畴。电子商务服务业群正在逐步构成,这将会成为将来公民经济新的增加点。统计数据表明自2005年以来,我国电子商务市场交易额牢固增加,将来3年,我国电子商务投（此处忽略..）资市场将迎来发展的新高潮。在这种环境下,大多电子商务网站都利用了推荐体系来推广业务。推荐体系逐步成为电子商务中的重要研究内容。伴跟着电子商务范围的扩大,推荐体系面临着一系列的挑衅。信息数量的急速增加影响了推荐体系推荐的效力。协同过滤是推荐体系中利用最为广泛的个性化推荐技巧,然而其本身存在稀少性、冷启动以及可扩大性等问题,影响了推荐体系的品质。本文对电子商（此处忽略..）务推荐体系中利用的推荐技巧进行了摸索跟研究,提出了基于免疫机理的推荐算法,重要是鉴戒了天然免疫体系的免疫学习、克隆抉择跟自适应等特点。首先把免疫网络中的初始抗体通过聚类划分为不同的簇,而后基于自适应的aiNet算法对聚类核心进行克隆、变异等,从而获得优良的街坊用户集。抗体的克隆分化机制可能降落数据的稀少性,网络克制能进步扩大性,避免算法陷入部分最长处。与（本文此处忽略..）协同过滤算法比拟,该算法对用户兴趣的猜测更加客观、正确,可能进步体系推荐的品质。最后通过实验验证了该算法在电子商务利用中的可行性跟有效性。本文所做的工作以及翻新点重要包含以下多少个方面:(1)基于人工免疫与自适应aiNet的协同过滤算法本文鉴戒抗原跟抗体,抗体与抗体之间彼此作用以及抗体的克隆变异等原理,将自适应aiNet思维引入协同过滤算法中的街坊用户集的抉择（本文此处忽略..）中,进步了最近街坊凑集选取的正确性。(2)基于聚类免疫的最类似街坊推荐算法将聚类技巧K-means算法引入到推荐算法中,对网络中注册的用户基于兴趣进行分类。再结合人工免疫的思维,利用聚类免疫方法断定最类似的街坊用户。(3)基于免疫思维的用户评分打算将免疫的思维参加到目标用户兴趣度的猜测中,通过街坊用户的浓度影响目标用户猜测商品的评分。

以上为本篇毕业论文范文基于人工免疫算法的电子商务推荐体系的研究的介绍部分。

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