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一种团购商品的个性化推荐算法研究

发布时间:2017-08-20 19:42

  本文关键词:一种团购商品的个性化推荐算法研究


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【摘要】:团购商品凭借其价格优惠和能够亲身体验的优势越来越得到人们的青睐。为帮助团购网站实现个性化营销,将用户购物过程中的上下文环境因素融入到传统的推荐算法中,提出了一种基于上下文感知的推荐算法,基于用户相似和物品相似中加入上下文信息相似,构造了计算商品预测评分的公式,进而得到推荐列表,使个性化推荐体现得更加充分。
【作者单位】: 兰州财经大学信息工程学院;
【关键词】团购 推荐 上下文感知
【分类号】:TP391.3
【正文快照】: 引言近年来,上下文感知推荐系统(Context-aware Recommender System,简称CARS)已成为国外各大学和研究机构在推荐系统方面研究的热点。G.Adomavicius[1]等人提出把上下文信息融入到推荐过程中存在三种情况——上下文信息预过滤,上下文信息后过滤和上下文信息建模。H.Negar[2]

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6 梁莘q,

本文编号:708462


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