基于SP_LDA模型的商品推荐算法

发布时间：2018-12-08 13:45

【摘要】：在电子商务的商品推荐系统中,为了给用户提供个性化的商品推荐,不少研究者提出了各自的推荐方法.由于方法中考虑的影响因素小等原因使得一些问题仍未得到解决,如:精准度不高、时间复杂度较高等.针对以上问题,在LDA主题挖掘模型的基础上提出了一种新的适用于商品(SP)推荐的数据挖掘模型:SP_LDA模型.通过该模型进行推导,得到商品概率的计算公式.通过对用户的历史购买数据和浏览数据进行分析,以计算的方式求解商品被推荐的概率,最终得到用户潜在感兴趣的商品.实验表明本模型能够高效地对商品进行挖掘,合理地向用户推荐感兴趣的商品.
[Abstract]:In the electronic commerce commodity recommendation system, many researchers put forward their own recommendation methods in order to provide users with personalized product recommendation. Some problems have not been solved because of the small factors considered in the method, such as low precision, high time complexity and so on. In order to solve the above problems, a new data mining model, SP_LDA model, which is suitable for commercial (SP) recommendation, is proposed on the basis of LDA topic mining model. Through the derivation of the model, the calculation formula of commodity probability is obtained. By analyzing the historical purchase data and browsing data of the user, the probability of the product being recommended is solved by calculating the probability, and finally the products of potential interest to the user are obtained. The experimental results show that the model can efficiently mine the products and recommend the products of interest to the users reasonably.
【作者单位】： 中南大学软件学院;"移动医疗"教育部-中国移动联合实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61379057)资助
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2368462