电子商务中的商品推荐系统

发布时间：2018-04-14 23:14

  本文选题：电子商务 + 推荐系统　； 参考：《华东师范大学学报(自然科学版)》2013年03期

【摘要】：对于迅速崛起的各种电子商务网站来说,为了促进网站发展和增加经济效益,吸引新客户并留住老客户是一种有效的手段.设计和实现高效的商品推荐算法是各大网站最为关注的技术之一.在电子商务网站中常见的一种推荐方式是以广告的形式在边栏推荐商品.目前,商品推荐系统根据推荐算法分为基于内容、协同过滤和混合的推荐系统.然而,现有推荐算法在电子商务网站的实际应用中正面临挑战,包括推荐结果的多样化、个性化和智能化以及时效化.现有算法需要不断改进来解决这些问题,从而完善电子商务推荐系统.
[Abstract]:For the rapid rise of various e-commerce websites, in order to promote the development of websites and increase economic benefits, attracting new customers and retaining old customers is an effective means.The design and implementation of efficient commodity recommendation algorithms is one of the most concerned technologies in various websites.A common form of recommendation in e-commerce sites is to recommend goods in the sidebar by advertising.At present, commodity recommendation systems are classified into content-based, collaborative filtering and mixed recommendation systems according to recommendation algorithms.However, the existing recommendation algorithms are facing challenges in the practical application of e-commerce websites, including the diversification of recommendation results, personalization and intelligence, and aging.The existing algorithms need to be improved to solve these problems, so as to perfect the e-commerce recommendation system.
【作者单位】： 华东师范大学软件学院;
【基金】：国家自然基金重点项目(61232002);国家自然基金(61103039) 武汉大学开放研究基金(SKLSE2012-09-16)
【分类号】：TP311.52

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本文编号：1751448