【摘要】：在電子商務(wù)的商品推薦系統(tǒng)中,為了給用戶提供個性化的商品推薦,不少研究者提出了各自的推薦方法.由于方法中考慮的影響因素小等原因使得一些問題仍未得到解決,如:精準(zhǔn)度不高、時間復(fù)雜度較高等.針對以上問題,在LDA主題挖掘模型的基礎(chǔ)上提出了一種新的適用于商品(SP)推薦的數(shù)據(jù)挖掘模型:SP_LDA模型.通過該模型進(jìn)行推導(dǎo),得到商品概率的計算公式.通過對用戶的歷史購買數(shù)據(jù)和瀏覽數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以計算的方式求解商品被推薦的概率,最終得到用戶潛在感興趣的商品.實驗表明本模型能夠高效地對商品進(jìn)行挖掘,合理地向用戶推薦感興趣的商品.
[Abstract]:In the electronic commerce commodity recommendation system, many researchers put forward their own recommendation methods in order to provide users with personalized product recommendation. Some problems have not been solved because of the small factors considered in the method, such as low precision, high time complexity and so on. In order to solve the above problems, a new data mining model, SP_LDA model, which is suitable for commercial (SP) recommendation, is proposed on the basis of LDA topic mining model. Through the derivation of the model, the calculation formula of commodity probability is obtained. By analyzing the historical purchase data and browsing data of the user, the probability of the product being recommended is solved by calculating the probability, and finally the products of potential interest to the user are obtained. The experimental results show that the model can efficiently mine the products and recommend the products of interest to the users reasonably.
【作者單位】： 中南大學(xué)軟件學(xué)院;"移動醫(yī)療"教育部-中國移動聯(lián)合實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61379057)資助
【分類號】：TP391.3

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5 韋振錦;盧s，

本文編號：2368462