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摘要:
电子商务推荐系统在缓解商品信息过载、提高消费者个性化体验及销售转换率等方面正发挥着重要的作用。在商品日益丰富、消费者的个性化需求日益凸显的今天,推荐系统不仅要满足推荐商品的准确性,而且也要满足推荐商品的多样性,但二者之间却存在着矛盾。如何在推荐的准确性与多样性之间寻求有效的平衡,已成为电子商务研究的热点问题。为此,本文从消费者心理学的角度出发,通过消费者历史购物记录分析其消费性格,并采用信息熵对其进行度量;在此基础上,将基于消费性格的信息熵与传统的推荐算法进行有机融合,提出了基于消费性格的商品多样性自适应推荐方法。研究结果表明:该方法能够根据消费者的性格的不同,在保证推荐准确性的同时,可以自适应地满足商品推荐的多样性,从而更好地满足消费者的个性化需求,丰富基于消费者心理学的多样性推荐方法。
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文献信息
篇名 基于消费性格的商品多样性推荐研究
来源期刊 信息系统学报 学科 工学
关键词 消费性格 商品推荐 多样性 自适应
年,卷(期) xxxtxb_2017,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 23-37
页数 15页 分类号 TP391
字数 语种
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 王茜 中山大学管理学院 25 217 6.0 14.0
2 喻继军 中山大学管理学院 6 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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消费性格
商品推荐
多样性
自适应
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
信息系统学报
半年刊
16开
北京市清华大学经济管理学院《信息系统学报
2007
chi
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