基于改进RFM模型的产品推荐算法

发布时间：2017-09-02 08:37

  本文关键词：基于改进RFM模型的产品推荐算法

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【摘要】：为了提高电子商务产品推荐服务的质量,在传统RFM模型的基础上,先用顾客购买持续力、总利润率代替RFM模型的R、M指标,建立RFT模型;然后对RFT指标赋以权重,计算用户-RFT矩阵;最后引入两个用户对产品RFT值之和的权值,优化了用户相似度计算方法。实验结果表明,该方法在提高推荐满意度和效率上优于传统的基于RFM的产品推荐法。
【作者单位】： 安徽商贸职业技术学院经济贸易系;
【关键词】： 产品推荐 RFM RFT 用户相似度
【基金】：安徽省高校自然科学研究重点项目“基于改进RFM模型的电子商务协同过滤推荐算法研究”(KJ2016A253) 安徽商贸职业技术学院科研项目“基于支持向量回归的汽车后市场数据预测模型构建”(2016KYZ02)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 电子商务的本质是流量和转化率,而转化率越来越低、流量获取成本越来越高,导致电子商务企业纷纷涉足电子商务推荐领域,以便进一步满足消费者个性化需求,提升转化率,降低流量获取成本。与此同时,消费者为了提高购物效率,减少购物成本,也在不断寻找既能快速找到所需产品,又能满

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本文编号：777529