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摘要:
应用中的区域蔬菜电子商务系统大多具备网上购销的主要功能,但在提高销售量和消费者应用体验方面有重要作用的推荐系统则建设不多,或不够完善。从用户管理和交易行为特点数据中提取用户特征和购销行为模型,生成k-均值聚类簇和簇中心,计算新用户相应信息与聚类簇中的最近邻居集数据的最大相似度,生成销售推荐信息,可构建出适合区域蔬菜电子商务网站用户规模和应用的推荐系统。
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文献信息
篇名 蔬菜销售电子商务平台的推荐系统研究
来源期刊 计算机与网络 学科 工学
关键词 蔬菜销售 电子商务 聚类簇 协同过滤算法 推荐系统
年,卷(期) 2014,(13) 所属期刊栏目 技 术 论 坛
研究方向 页码范围 62-64,65
页数 4页 分类号 TP393
字数 3306字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵志超 4 9 1.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
蔬菜销售
电子商务
聚类簇
协同过滤算法
推荐系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与网络
半月刊
1008-1739
13-1223/TN
大16开
石家庄市174信箱215分箱
18-210
1975
chi
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