基于Vague值的电子商务推荐系统及其相似度研究

针对目前电子商务推荐系统中存在的核心问题———相似度,提出借助Vague集理论研究推荐系统的思想。电子商务过程中顾客行为不确定性的存在,为Vague集的引入提供理论基础。商品推荐依赖的是商品间或顾客间的相似程度,而相似度的计算正是Vague集研究较为成熟的一个领域。根据一般电子商务购物方式,确定不同的顾客类型,在顾客分类的基础上,利用统计方法定义商品的Vague值,实现电子商务推荐系统与Vague的完美结合,并通过相似度的计算验证该方法的有效性,从而为推荐系统的研究提供新的思路和方法。