基于贝叶斯动态预测模型的商品推荐方法

• 作者: 魏芳 黄光球
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 贝叶斯动态预测模型 用户行为预测模型 个性化商品推荐
• 年，卷（期）: 2007,（15）
• 所属期刊栏目: 电子商务与物流
• 页码范围: 133-134,156
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.15.053

摘要

传统的电子商务推荐系统虽然考虑到个性化的推荐,但不能很好的描述用户行为,使得个性化的推荐略显不足.本文提出基于贝叶斯动态预测的模型,并结合Agent技术,很好地建立了用户行为预测模型.该方法以用户历史数据为基础,并结合用户的实时行为建立用户行为预测模型.本文将此方法运用于商品推荐系统中,实验证明此方法能高效地为客户产生个性化的商品推荐集合,优于某些传统方法.