面向电商的基于协同过滤的个性化推荐

• 作者: 吴方君 张鹏飞 熊娇娇 罗绳烨
• 来源期刊: 科技广场
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 基于用户的协同过滤 皮尔逊相似度 偏好
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 15-19
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.3
• 字数: 1952字
• 语种: 中文

摘要

以阿里为代表的巨头电商平台创造了一个又一个"双十一"促销奇迹,这得益于个性化推荐系统,协同过滤是其中应用广泛、效果较准确的一种技术,也是目前主流的推荐算法.本文采用基于用户协同过滤的个性化推荐技术对2014年"天池"大数据平台提供的四个月内884个真实用户对9531个商品的真实点击浏览、加入购物车、收藏和购买等四种行为的访问记录进行分析,以便对用户进行商品推荐.为真实反映用户对物品的偏好程度,对点击浏览、收藏、加入购物车和购买分别设置了权重0.0385、0.2375、0.3072和1,并采用皮尔森系数法计算用户之间的相似度,推荐结果与人们的经验是一致的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴方君	江西财经大学信息管理学院	6	30	3.0	5.0
5	张鹏飞	江西财经大学信息管理学院	4	36	2.0	4.0
6	熊娇娇	江西财经大学信息管理学院	1	2	1.0	1.0
7	罗绳烨	江西财经大学信息管理学院	1	2	1.0	1.0