考虑实体关联的商品推荐技术
[Abstract]:With the rapid development of Internet technology, on the e-commerce platform, users are faced with a variety of commodity information flooding, how to help users to obtain the desired goods efficiently and accurately, is an urgent problem to be solved. As an effective information filtering method, the recommendation method can quickly find the effective information for users by combining the user's behavior operation. The traditional methods of recommendation are only based on user's behavior and seldom analyze the relationship between goods. Based on the analysis of user behavior, this paper analyzes the structured and unstructured data on the e-commerce platform, calculates the intrinsic relationships between entities, and uses this correlation to find some closely related. But co-occurrence of a small number of commodities recommended to users. In this paper, precision,recall and F1-measure are used to compare the advantages and disadvantages of the proposed algorithm and the existing algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm has a good recommendation effect.
【作者单位】: 上海理工大学光电信息与计算机工程学院;
【基金】:上海智能家居大规模物联共性技术工程中心项目(GCZX14014)资助 沪江基金研究基地专项(C14001)资助 国家自然科学基金项目(61003031)资助
【分类号】:TP391.3
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,本文编号:2432309
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