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摘要：近几年，随着改革开放的日益深入，越来越多的文化意识流入国内，大众对于新兴文化娱乐存在着极大的兴趣，而个性化推荐系统作为中国现代电子商务开发过程中的舶来品，正愈来愈受到国人的关注。不过，推荐系统作为一个在21世纪发展起来的新兴研究领域，虽然在电子商务环境下得到了迅速的发展，也取得了很好的研究成果，但是也依旧存在着很多问题，推荐系统的应用过于重视和集中在网上购物，对运用于其他行业还有待拓展，本文就将着重针对推荐系统在面向医疗器械行业的运用可能性进行研究。24176
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毕业论文关键词：电子商务；推荐系统；协同过滤
Research on Recommender Systems for Healthcare Sector
Abstract: In recent years, with the increasingly deepening of the reform and the "opening to the outside world", more and more cultural awareness coming into the country, the public shows a great interest for new cultural entertainments. And personalized recommendation system serves as a import of modern e-commerce development process in China, is being paid more and more attention by people. However, recommendation system developed in the 21st century as an emerging research area, although developed fast in e-commerce environment, and achieved good results, but it still exists many problems, Recommendation system application pay too much importance to online shopping, for using in other industries is still waiting to expand, this article will focus on the research of the possibility of using recommendation system in medical equipment industry.
Keywords: E-commerce, Recommendation system, collaborative filtering
目 录
一、引言 1
二、个性化推荐系统概述 2
（一） 个性化推荐系统的概念 2
（二） 个性化推荐系统的研究方向 2
（三） 主要的个性化推荐算法 3
1、 协同过滤推荐 3
2、 其他推荐技术 4
3、 各推荐技术比较 5
三、医疗器械行业的现状 6
（一） 医疗器械市场发展程度 6
（二） 我国医疗器械市场结构分析 6
1、 我国医疗器械中低端市场以国内企业为主 6
2、 我国医疗器械高端市场被国外企业占据 6
（三） 医疗器械市场发展趋势 7
1、 医疗器械市场产品结构开始多元化 7
2、 跨国公司进军国内市场步伐 7
3、 国外资本将进一步进军中国市场 8
四、面向医疗器械的个性化推荐系统分析 9
（一） 需求分析 9
1、 用户需求分析 9
2、 需求分析 9
（二） 数据流分析 10
1、 系统上下文图 10
2、 数据流图主要处理分析 11
（三） 个性化推荐系统具体内容的研究 12
1、 个性化推荐系统结构设计 12
2、 个性化推荐算法设计 13
3、 推荐策略 14
五、结论与展望 16
致谢 17
参考文献 18
一、引言
个性化推荐系统已经是电子商务的主要组成部分，从全球范围观察，电子商务以其特有的个性化推荐算法将信息管理、数据挖掘、和购物融于一体，形成了特有的营销模式。从国内观察，近几年，一方面，由于八小时工作制及五日工作制的普及，公民平时逛街购物时间减少，周末难得的休息时间也不愿外出，人们更加倾向于价格实惠又能送货上门的网上购物，一来可以尽情购物放松，却又不至于像去百货公司一样费时费力，影响难得的休息时间;另外一方面，随着改革开放的日益深入，越来越多的文化意识流入国内，大众对于新兴文化娱乐存在着极大的兴趣，而个性化推荐系统作为中国现代电子商务开发过程中的舶来品，正愈来愈受到国人的关注。然而，巨大的关注度及大量的研究和应用并未带来巨大的经济效益，主要原因是一些个性化推荐系统内容雷同，设计大同小异，更难言在众多电商网站中鹤立鸡群了。
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