1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....”北京邮电大学硕士生毕业学位论文第章绪论北京邮电大学硕士生毕业学位论文北京邮电大学硕士生毕业学位论文≯态毫媾嗲，”北京邮电大学硕士生毕业学位论文第章绪论研究背景电子商务推荐系统概述系统的输入输出常用推荐方法推荐可视化电子商务推荐系统的研究内容与研究现状研究内容研究现状文章结构第二章电子商务网站推荐技术常用推荐技术简介信息过滤技术数据挖掘技术其他技术推荐技术比较基本技术方法各个技术方法优缺点儿本章小结第三章基于粗糙集的以用户购买倾向为主导的推荐机制研究的出发点粗糙集基本概念信息系统与决策表不可分辨关系属性约简利用粗糙集进行用户购买倾向规则获取数据准备构建信息系统属性简约......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....电子商务逐渐兴起，发展到现在互联网电子商务的在发达国家已近到达社会零售业总额的左右，而我国也已经达到的份额。国内外围绕电子商务进行了各种研究，推荐系统便是其中个重要的研究方向，其具有很大的现实意义。在电子商务的虚拟环境下，商家能够在网上提供的商品种类和数量非常多......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....数据挖掘技术数据挖掘技术在电子商务网站推荐系统的应用中也扮演着重要的角色，随着信息的激增，需要将有用的信息提取整合，将关联的信息统。所以数据挖掘技术就在推荐中大量应用开来。常用的数据挖掘技术如下。关联规则电子商务中常用的数据挖掘技术就是在客户购买的不同商品集之间发现关联规则，产生推荐。关联规则挖掘的典型例子是购物篮分析。通过发现用户放入其购物篮中不同商品之间的联系，分析客户的购买习惯。北京邮电大学硕士生毕业学位论文关联规则挖掘在电子商务推荐系统中的应用主要包括精准广告营销和商品推荐。基于关联规则的商品推荐根据生成的关联规则模型和客户的购买行为产生推荐结果。关联规则的缺点是发现规则需要定的时间，实时性较差。分类分类挖掘技术是根据客户的输入信息将之划分为相应类别......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....预测是否向客户推荐该商品。分类挖掘技术的缺点是当训练集发生变化时，需要重新进行训练以得到新的分类标准。聚类聚类技术是通过分析，将数据集划分为多个类或簇，使得同簇中的对象具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。通过聚类，人们能够识别数据对象密集的和稀疏的区域，因而发现全局的对象分布模式，以及数据属性之间的相互关系。在电子商务推荐系统中通过将用户人群分类来确定每个类别人群所喜好的商品而进行推荐。聚类技术的缺点是预测准确率不如协作过滤算法，但是将客户事先分类可以大大减少所需的计算量，不失为正确率和效率之间种较好的折衷方法其他技术贝叶斯网络贝叶斯网络是基于概率分析图论的种不确定性知识的表达和推理模型。从直观上讲，在贝叶斯网络中，用每个节点表示个变量，即个事件各变量之间的弧表示事件发生的直接因果关系。贝叶斯网络技术利用训练集创建相应的模型引，模型用决策树表示，节点和边表示客户信息。模型的建立可以离线进行，般需要数小时或数天......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....所以对模型的应用非常快，能够满足推荐系统的实时性要求。这种方法适合客户的兴趣爱好变化比较慢的场合，其推荐精度和最近邻协同过滤技术差不多。但随着客户的不断增多以及客户兴趣爱好的变化，即数据集的变化，贝叶斯网络的学习过程也要重新进行，因此这种方法适合客户的兴趣爱好变化比较慢的场合。图电子商务推荐系统中的图技术是种基于图的方法，节点代表客户，边代表两个客户之间的相似度。在图中寻找近邻节点，然后综合近邻节点的观点形成最后的推荐。图技术可以跳过中间节点寻找最近邻居，考虑了，北京邮电大学硕士生毕业学位论文节点之间的传递相似关系。因此推荐精度优于最近邻协同过滤技术。这种推荐系统存在与最近邻协同过滤技术相同的问题，就是推荐系统的实时性难以保证。推荐技术比较在电子商务网站上广泛使用的推荐技术主要有协同过滤推荐基于关联规则的推荐基于用户统计信息的推荐基于内容的推荐基于效用的技术和基于知识的技术等......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....我们将不同的常用推荐技术的简明算法总结如表钔。表推荐技术方法比较推荐技术背景条件输入主要步骤对的评价等识别的邻居用户根协同过滤推荐对的评价级据其生成的评价分对的评价等根据的评价分生成项基于内容推荐的特征属性级目的分类器基于人口统计的人口统计信关于的人口统识别的相似用户根据信息推荐息及对的评价计信息其生成的评价分描述对偏好把效用函数用于各项基于效用推荐的特征的效用函数目生成各项目的排序的特征如何对需要和兴趣计算各项目和用户需基于知识推荐满足用户的知识的描述要的匹配程度对的浏览或生成关联规则根据规基于规则推荐浏览购买记录购买历史则生成推荐各个技术方法优缺点各种各样的方法都可以用在电子商务网站推荐系统上，但每种方法都有自己的优势，同时也有自己的缺点，各个推荐技术的优缺点总结如表引......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....容易解释不需要稀疏问题新用户问题复基于内容推荐杂属性不好处理要有足够领域知识数据构造分类器基于用户统计信新异兴趣发现没有新用户问题用户的人口信息统计资料难息推荐不要领域知识得到无冷开始和稀疏问题对用户偏好用户必须输入效用函数推基于效用推荐荐是静态的，灵活性差属变化敏感考虑非产品特性件萤窨问题把用户需求映射到产品上考虑非基于知识推荐知识难获得推荐是静态的产品属性基于关联规则推关联规则抽取难耗时荐发现新兴趣点不要领域知识产品名同义性问题个性化程度低由于各个技术都有自己的优缺点，所以研究和应用最多的是内容推荐和协同推荐的组合㈨乜。最简单的做法是分别用基于内容的方法和协同推荐方法，产生个推荐预测结果，然后用方法组合其结果。文献眩妇用算法从训练集中导出个具有权重的词义向量作为用户资料模型。在此基础上，用协同过滤方法进行预测通过构建个人过滤器和主题过滤器......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....再用个人过滤器处理，用户的反馈可以修改个人代理器和主题代理器。在组合方式上，文献瞳提出了加权变换混合特征组合层叠特征扩充等种组合思路。尽管理论上有很多种推荐组合方法，但在具体问题中并不见得都有效，组合推荐个最重要的原则，就是通过组合后要能避免或弥补各自推荐技术的弱点。本章小结本章主要介绍的常用的电子商务技术，如信息过滤技术数据挖掘技术贝叶斯网络等。同时介绍了常用推荐技术的基本方法原理以及各个技术方法的优缺点。本文主要研究的机遇粗糙集理论的用户购买倾向推荐主要是基于用户实时浏览信息与用户长期浏览日志的综合推荐方法。同时满足了实时性与个性化的需求。具体方法将在第三章详细介绍。眵冬北京邮电大学硕士生毕业学位论文第三章基于粗糙集的以用户购买倾向为主导的推荐机制研究的出发点随着网络的广泛普及，电子商务使传统的商贸活动产生了革命性的变化，产生从以商品为中心到以客户为中心的商业模式的转变。围绕客户进行服务......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....对每个客户提供个性化的服务已经成为必要，而电子商务推荐系统成为解决问题的重要途径。由第二章我们知道，现在的许多种电子商务推荐方法都有着各种各样的缺陷，所以在本章提出种基于用户浏览日志和用户当前浏览历史的推荐方法。由于日志中的数据很多时候有存在数据量大数据构成复杂数据不完备等方面的问题，粗糙集理论则可以较好的解决以上问题。粗糙集理论是种新的处理不确定性问题的数学工具。与概率统计模糊集等处理含糊性和不确定性的数学工具相比，统计学在处理不确定问题上采用概率分布进行描述，模糊集理论则需要隶属函数作为先验知识，而粗糙集理论的主要优势就在于它不需要关于数据的预备或额外的信息。粗糙集理论已广泛应用于知识发现决策支持模式识别专家系统等诸多领域。粗糙集基本概念粗糙集理论的要点是将分类与知识联系在起，并用等价类关系形式化表示分类可以理解为知识是使用等价类对离散空间的划分，记作。称为的等价类。当在知识库，中不可被精确定义时，的不可定义集就称为粗糙集船......”。