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考虑实体关联的商品推荐技术

发布时间:2019-03-01 09:39
【摘要】:随着互联网技术的飞速发展,在电子商务平台上,用户面临着各种商品信息的充斥,如何帮助用户高效准确的获得想要的商品,是一个亟需解决的问题.推荐方法作为一种有效的信息过滤手段,能够结合用户的行为操作,为用户快速找到有效的信息.传统的推荐方法往往只从用户的行为出发,较少分析商品之间的关联关系.本文以分析用户行为为基础,通过分析电子商务平台上的结构化与非结构化的数据,计算实体之间的内在关联,并利用这一关联找到一些有着紧密相关、但共现次数不多的商品推荐给用户.论文采用precision、recall以及F1-measure三种评估值比较本文所提算法与现有算法的优劣,实验验证了本文所提算法具有较好的推荐效果.
[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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