基于电子商务同类商品的推荐算法研究

• 作者: 图雅 张春生 李艳 翁慧
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 电子商务 同类商品 推荐算法 研究
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 4421字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2016.05.004

摘要

个性化推荐算法是电子商务系统的研究热点.文中给出一种基于同类商品的推荐算法,使用户在购买商品时,快速得到性价比高的同类产品,提高系统的服务能力.算法针对同类产品,将供应商名称、商品价格、购买人数、收货人数、用户评论5个参数作为推荐指标,在充分论证的基础上,确定了各个指标的权重,在此基础上进行了数据建模.为验证该模型的正确性,抓取了2014年2月1日淘宝网(SAMSUNG/三星s7898)的产品列表,根据销售情况,选取前67个商家的销售情况进行实验.结果表明该模型客观、有效.目前,关于个性化的推荐算法较多,但针对于同类商品的推荐算法的研究成果相对较少,该推荐算法的实施可减少用户查找满意商品的难度,提高系统的服务水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张春生	内蒙古民族大学计算机科学与技术学院	60	187	8.0	10.0
2	李艳	内蒙古民族大学计算机科学与技术学院	25	86	5.0	7.0
3	翁慧	内蒙古民族大学化学化工学院	17	141	6.0	11.0
4	图雅	内蒙古民族大学计算机科学与技术学院	60	245	9.0	13.0