基于物品相似度的异类商品推荐算法研究

• 作者: 王芬艳 陈景明
• 来源期刊: 数据挖掘
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐算法 异类商品 物品相似度
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 111-117
• 页数: 7页
• 分类号: TP3

摘要

现有的推荐算法大多是基于同类商品进行推荐,容易形成“信息茧房”。为了解决同类商品推荐的局限性,将推荐算法引申到不同类别的商品推荐之中,本文提出了一种基于物品相似度的异类商品推荐算法。在应用了物品相似度的基础上,提出交叉相关推荐理论,解决了目标商品与推荐商品集异构推荐的问题。最后,本文从天池淘宝穿衣搭配数据集中提取商品数据,通过对所提出的算法设计程序语言,应用到数据集中进行分析。根据所得到的实验结果,该算法得到的推荐成功率较高,推荐效果较好。