本文選題：三維推薦 + 個性化推薦�。� 參考：《情報學報》2016年06期

【摘要】：推薦系統(tǒng)是電子商務環(huán)境下過濾過載信息的有效工具,但只向用戶推薦商品的傳統(tǒng)二維推薦方法并不適用于C2C(Customer to Customer)電商情境。在C2C在線情境中,商品的供應者不止一個,消費者不但需要篩選商品,而且需要篩選賣家。針對這一需求,本文提出了一種新的個性化三維推薦方法,同時考慮C2C在線情境下買家、賣家和商品三者之間的相關性,并為買家提供賣家和商品的組合推薦。該方法包括四個階段:首先基于賣家特征計算賣家相似度;其次依據(jù)賣家相似性和銷售關系對三維推薦空間中的歷史評分數(shù)據(jù)進行補充,降低其稀疏性;然后依據(jù)推導出的商品評分計算買家相似度,尋找具有相似商品偏好的最近鄰;最后通過一個三維預測模型,計算買家對"賣家和商品"組合的未知評分,并根據(jù)預測評分進行推薦。通過基于淘寶網(wǎng)的真實數(shù)據(jù)實驗,證實在C2C情境中本文提出的三維推薦方法比傳統(tǒng)二維推薦方法更加有效。
[Abstract]:Recommendation system is an effective tool for filtering overload information in electronic commerce environment, but the traditional two-dimensional recommendation method which only recommends goods to users is not suitable for C2C (customer to customer) e-commerce situation. In a C2C online situation, there is more than one supplier of goods, and consumers need to screen not only the goods but also the sellers. In order to meet this demand, this paper proposes a new personalized 3D recommendation method, considering the correlation among buyer, seller and commodity in C2C online context, and provides the combination recommendation of seller and commodity for buyer. The method consists of four stages: firstly, the seller similarity is calculated based on the seller characteristics; secondly, the historical score data in 3D recommendation space are supplemented according to seller similarity and sales relationship to reduce its sparsity. Then the buyer similarity is calculated according to the derived commodity score, and the nearest neighbor with similar commodity preference is found. Finally, through a three-dimensional prediction model, the buyer's unknown score on the combination of "seller and commodity" is calculated. And according to the prediction score to recommend. Through the real data experiment based on Taobao, it is proved that the 3D recommendation method proposed in this paper is more effective than the traditional two-dimensional recommendation method in C2C context.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學管理學院;武漢大學信息管理學院;廣東工業(yè)大學經(jīng)濟與貿易學院;
【基金】：國家社會科學基金青年項目“移動網(wǎng)絡環(huán)境下情景敏感的個性化知識推薦機制研究”(11CTQ020) 廣東省自然科學基金一般項目“移動泛在網(wǎng)絡環(huán)境下基于情境語義的O2O實時推薦機制研究”(2015A030313499)
【分類號】：TP391.3

【參考文獻】

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本文編號：2075663