电子商务网站使用推荐系统来分析用户个人的喜好、习惯,并向其推荐信息、商品。针对传统的推荐系统在实际中存在着数据稀疏性及挖掘潜在需求的问题,提出利用ART神经网络的聚类特性与产品本体来设计电子商务推荐系统。同时,当用户的偏好类别偏少时,提出以形式概念分析为基础的概念相似度方法来提高推荐质量。实验表明该方法有效地提高了推荐效率。
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