基于信誉度的商品推荐建模与仿真分析

• 作者: 乐光学 孙彦武 王小豪 王蕊蕊 胡浩明
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 商品推荐 商铺/商品信誉度 ENTROPY 欧几里德距离
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 294-296
• 页数: 3页
• 分类号: TP391

摘要

商品推荐的发展不仅是大数据和云计算技术发展的成果体现,也是电子商务行业的发展趋向,商品推荐是电商行业的关键技术,是提升电商行业经济效益的有力途径之一。通过在电商行业应用商品推荐技术,能够实现快速搜索和推送目标商品,优化用户购物体验,推动新时代电商行业的进一步发展。因此,该文通过对现有商品推荐算法的分析和研究,尝试提出了基于商铺和商品信誉度的推荐算法。通过问卷调查确定影响商铺和商品信誉度的关键指标,运用Entropy算法和欧几里德距离分别计算商品信誉度和相似度,最后根据信誉度和相似度完成商品推荐。通过建模和仿真分析,该算法在一定程度上提高了商品推荐的可信度和精确度。