本文關(guān)鍵詞：一種團(tuán)購商品的個性化推薦算法研究

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【摘要】：團(tuán)購商品憑借其價格優(yōu)惠和能夠親身體驗的優(yōu)勢越來越得到人們的青睞。為幫助團(tuán)購網(wǎng)站實現(xiàn)個性化營銷,將用戶購物過程中的上下文環(huán)境因素融入到傳統(tǒng)的推薦算法中,提出了一種基于上下文感知的推薦算法,基于用戶相似和物品相似中加入上下文信息相似,構(gòu)造了計算商品預(yù)測評分的公式,進(jìn)而得到推薦列表,使個性化推薦體現(xiàn)得更加充分。
【作者單位】： 蘭州財經(jīng)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 團(tuán)購 推薦 上下文感知
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 引言近年來,上下文感知推薦系統(tǒng)(Context-aware Recommender System,簡稱CARS)已成為國外各大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)在推薦系統(tǒng)方面研究的熱點。G.Adomavicius[1]等人提出把上下文信息融入到推薦過程中存在三種情況——上下文信息預(yù)過濾,上下文信息后過濾和上下文信息建模。H.Negar[2]

【相似文獻(xiàn)】

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6 梁莘q，

本文編號：708462