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    基于用户查询信息的推荐系统设计与实现-开题报告

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    基于用户查询信息的推荐系统设计与实现-开题报告

    1、 毕业论文 (设计) 开题报告 论文(设计) 名称 基于用户查询信息的推荐系统设计与实现 1选题的目的、意义及国内外对本课题涉及问题的研究现状 选题目的选题目的、意义、意义: 基于用户查询信息的推荐系统主要是依据用户所提供的信息,向用户推荐与之相关联的信 息和商品。随着电子商务规模的不断扩大,商品的个数和种类也变得越来越多,这种变化一方 面让在线购物的客户有了更多的选择。 另一方面也增加了顾客购买所需的难度, 顾客在找到自 己所需的产品之前, 必须浏览大量的无关信息。 推荐系统的存在就是为了解决上述信息过载问 题,有效的帮助顾客在电子商务系统中方便地购物,减少顾客购物所花费的时间。 国内外对本

    2、课题涉及问题的研究现状国内外对本课题涉及问题的研究现状: 1995年3月,卡耐基.梅隆大学的RobertArmstrong等人在 美国 人工智能协会上提出了个性 化导航系统Web Watcher; 斯坦福大学 的MarkoBalabanovic等人在同一会议上推出了个性化 推荐系统LIRA; 1995年8月, 麻省理工学院 的Henry Lieberman在国际人工智能联合大会(IJCAI)上提 出了个性化导航智能体Letizia; 1996年, Yahoo 推出了个性化入口My Yahoo; 1997年,A T 1999年, 德国 Dresden技术大学的Tanja Joerding实现了个

    3、性化电子商务 原型系统 TELLIM; 2000年,NEC研究院的Kurt等人为搜索引擎CiteSeer增加了个性化推荐功能; 2001年, 纽约大学 的Gediminas Adoavicius和Alexander Tuzhilin实现了个性化 电子商务 网站 的用户建模系统1:1Pro; 2001年,IBM公司在其 电子商务平台 Websphere中增加了个性化功能,以便商家开发个 性化电子商务网站。 2003年,Google开创了AdWards盈利模式,通过用户搜索的关键词来提供相关的广告。 AdWords的点击率很高,是Google广告收入的主要来源。2007年3月开始,Google为A

    4、dWords 添加了个性化元素。 不仅仅关注单次搜索的关键词, 而是对用户近期的搜索历史进行记录和分 析,据此了解用户的喜好和需求,更为精确地呈现相关的广告内容。 2007年,雅虎推出了SmartAds广告方案。雅虎掌握了海量的用户信息,如用户的性别、年 龄、收入水平、地理位置以及生活方式等,再加上对用户搜索、浏览行为的记录,使得雅虎可 以为用户呈现个性化的横幅广告。 2009年,Overstock(美国著名的网上零售商)开始运用ChoiceStream公司制作的个性化横 幅广告方案,在一些高流量的网站上投放产品广告。 Overstock在运行这项个性化横幅广告的 初期就取得了惊人的成果,公司称:“广告的点击率是以前的两倍,伴随而来的销售增长也高 达20%至30%。” 2009年7月,国内首个推荐系统科研团队 北京百分点信息科技有限公司 成立,该团队专 注于推荐引擎技术与解决方案, 在其推荐引擎技术与数据平台上汇集了国内外百余家知名电子 商务网站与资讯类网站, 并通过这些B2C网站每天为数以千万计的消费者提供实时智能的商品 推荐。 2011年9月,百度世界大会


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