基于用户浏览轨迹的商品推荐

发布时间：2017-06-15 03:08

  本文关键词：基于用户浏览轨迹的商品推荐，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着电子商务的迅速发展,推荐系统在这些网站中得到了广泛的应用。目前应用最广泛的个性化推荐算法是协同过滤推荐算法,但是该方法存在稀疏矩阵与冷启动问题。根据用户浏览记录推荐商品是缓解这些问题的一个重要研究方向,这些方法根据用户在电子商务网站的访问日志,提取出用户的浏览路径序列,即用户浏览轨迹,为用户推荐偏爱商品。目前,通过分析用户浏览路径为用户推荐商品的方法主要依据用户浏览轨迹模式匹配或者从用户浏览轨迹中商品与下一个商品关系的角度进行考虑。而本研究从浏览轨迹中被浏览商品与最终被购买商品关系的角度出发,并以此为基础建立用户浏览轨迹偏爱模型,挖掘用户偏爱,为用户推荐商品。实验表明,所提方法能够在一定程度上解决因为新用户缺少历史购买及评分记录而引起的新用户冷启动问题,提高了推荐方法的准确度与召回率。
【作者单位】： 北京化工大学信息科学与技术学院;
【关键词】： 个性化推荐 浏览轨迹 冷启动
【基金】：中央高校基本科研业务费(YS1404)资助
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 到稿日期:2016-01-20返修日期:2016-04-25本文受中央高校基本科研业务费(YS1404)资助。1引言随着电子商务的迅速发展,用户数量以及商品种类迅速增长,这使得用户在寻找喜欢的商品时耗费大量的时间与精力。为了帮助用户快速有效地找到喜欢的商品,提高用户体验,电子商务网站通常

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本文编号：451279