面向精准服务推荐的客户与服务知识粒度研究
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江西师范大学 软件学院,武汉理工大学管理学院

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中图分类号:

F273

基金项目:

国家自然科学基金资助项目“基于客户行为分析的服务挖掘机理与模型研究”(71071122),江西师范大学博士启动基金支持项目


Research on the Knowledge Granularity of Customer and Service Oriented to Precision Service Recommendation
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    摘要:

    如何提升推荐的精准性一直是服务推荐领域的研究热点和难点。目前的服务推荐研究方法都是基于某一固定层次粒度的客户与服务知识,忽视了对不同层次粒度之间的转换,导致服务推荐质量一直不够理想。本文重点对客户与服务知识粒度进行探讨,提出了客户与服务知识不同层次粒度之间的转换方法,通过实证分析,给出了客户与服务知识的粒化以及粒度跃升的实现过程。本文的研究工作将为精准服务推荐的实施做好铺垫。

    Abstract:

    Improving the service precision is always an important and difficult research subject in service recommendation domain. The current service recommendation research methods are based on customer and service knowledge at a fixed level of granularity, ignoring the conversion between different levels of granularity, resulting in the service quality not ideal. This paper focuses on exploring the customer and service knowledge granularity, proposing the conversion method for customer and service knowledge between different levels of granularity. Through empirical analysis, put forward the step of customer and service knowledge granulation and granular leap. The research paves the way for precision service recommendation.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

李 冰,王 虎.面向精准服务推荐的客户与服务知识粒度研究[J].,2015,(19).

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  • 收稿日期:2014-07-16
  • 最后修改日期:2014-07-16
  • 录用日期:2014-10-27
  • 在线发布日期: 2015-10-13
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