【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,在電子商務(wù)平臺上,用戶面臨著各種商品信息的充斥,如何幫助用戶高效準(zhǔn)確的獲得想要的商品,是一個亟需解決的問題.推薦方法作為一種有效的信息過濾手段,能夠結(jié)合用戶的行為操作,為用戶快速找到有效的信息.傳統(tǒng)的推薦方法往往只從用戶的行為出發(fā),較少分析商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系.本文以分析用戶行為為基礎(chǔ),通過分析電子商務(wù)平臺上的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),計算實體之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián),并利用這一關(guān)聯(lián)找到一些有著緊密相關(guān)、但共現(xiàn)次數(shù)不多的商品推薦給用戶.論文采用precision、recall以及F1-measure三種評估值比較本文所提算法與現(xiàn)有算法的優(yōu)劣,實驗驗證了本文所提算法具有較好的推薦效果.
[Abstract]:With the rapid development of Internet technology, on the e-commerce platform, users are faced with a variety of commodity information flooding, how to help users to obtain the desired goods efficiently and accurately, is an urgent problem to be solved. As an effective information filtering method, the recommendation method can quickly find the effective information for users by combining the user's behavior operation. The traditional methods of recommendation are only based on user's behavior and seldom analyze the relationship between goods. Based on the analysis of user behavior, this paper analyzes the structured and unstructured data on the e-commerce platform, calculates the intrinsic relationships between entities, and uses this correlation to find some closely related. But co-occurrence of a small number of commodities recommended to users. In this paper, precision,recall and F1-measure are used to compare the advantages and disadvantages of the proposed algorithm and the existing algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm has a good recommendation effect.
【作者單位】： 上海理工大學(xué)光電信息與計算機(jī)工程學(xué)院;
【基金】：上海智能家居大規(guī)模物聯(lián)共性技術(shù)工程中心項目(GCZX14014)資助 滬江基金研究基地專項(C14001)資助 國家自然科學(xué)基金項目(61003031)資助
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2432309