数据挖掘技术在电子商务网站中的应用(3)
2014-04-27 01:08
导读：(四)效率更好的数据挖掘算法的研究:更有效的K-最近搜索算法和聚类算法能够进步推荐的实时性和正确性。目前的推荐系统中,K-最近搜索算法存在实时性的
(四)效率更好的数据挖掘算法的研究:更有效的K-最近搜索算法和聚类算法能够进步推荐的实时性和正确性。目前的推荐系统中,K-最近搜索算法存在实时性的不足等缺陷,难以快速处理大规模的数据;质量高的聚类算法能够有效分割用户群,适合推荐的聚类算法的性能也有待进步。
(五)新型电子商务推荐系统体系结构研究:当前大部分的电子商务推荐系统都只是一个单一的工具,只能提供一种推荐模型。但由于电子商务系统本身的复杂性,不同场合需要不同类型的推荐。因此,需要研究新型电子商务推荐系统体系结构,以有效集成多种推荐工具,收集多种类型的数据,提供多种推荐模型,使得不同的推荐工具组合使用,互补是非,满族不同类型的推荐需要。
参考文献:
[1] 曾子明,余小鹏(著):电子商务推荐系统与智能谈判技术[M]
武汉大学出版社2008.5
[2]Mehmed Kantardzic (著) 闪四清,陈茵,程雁 等(译):数据挖掘
