基于消费者购物记录的商品推荐去重方案

• 作者: 张鹏程 马佳琳
• 来源期刊: 软件工程
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐方法 推荐去重 推荐过滤 大数据
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 方法与技术
• 页码范围: 16-19
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 5215字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2018.03.004

摘要

伴随着网购的不断发展,各大电商网站均引入了商品推荐系统.但消费者却常常对这类系统的有效性抱有疑问,因为他们发现自己前一天刚买的商品依然出现在今天的推荐列表中,而自己已经不再需要这类商品了.针对这样的情况,需要给推荐系统增加一个过滤模块,将一些在当前明显不会被目标用户所需要的商品去除.本文在前人提出的回购周期去重方案的基础上进行优化,提出了一套综合去重方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马佳琳	沈阳师范大学软件学院	27	82	4.0	8.0
2	张鹏程	沈阳师范大学软件学院	1	1	1.0	1.0