基于跨电商行为的交叉推荐算法

• 作者: 周涛 张亮 柏林森
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 冷启动问题 交叉推荐 电子商务 跨电商行为 推荐系统
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 154-160
• 分类号: TP301
• 字数: 6593字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.01.031

摘要

利用百分点科技推荐引擎提供的原始数据,分析了用户跨电商的行为,提出了一种可在多个电商之间进行交叉推荐的算法.结果证明,该算法不仅在精确性上较完全冷启动的随机推荐有巨大的提高,而且所推荐的商品可以保持相当的多样性与新颖性.分析显示有约5%~10%的点击、收藏和购买行为发生在有交叉行为的用户身上,这些用户的活跃性明显强于非交叉用户.这些结果暗示交叉用户可能是网上购物的重度用户.该文展现了全新的研究思路,研讨了全新的分析对象,其思路和结果对于电子商务研究有重要价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张亮		1	23	1.0	1.0
2	柏林森		2	23	1.0	2.0
3	周涛		1	23	1.0	1.0