基于协同过滤的电子商务平台个性化推荐模型的设计与实现

• 作者: 刘会珍
• 来源期刊: 南宁师范大学学报（自然科学版）
• 关键词: 协同过滤 电子商务平台 个性化推荐 推荐模型 模型设计 推荐模型实现
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 67-73
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.16601/j.cnki.issn1001-8743.2019.01.014

摘要

电子商务平台是一种新型网络交易平台,在该平台上进行信息推送可以提高交易完成的速度,促进交易量,传统的推送方式都是直接将信息推送给客户,内容庞大,且绝大多数与用户需求不相关,推送效果不好.为了解决此问题,基于协同过滤手段设计了一种新的电子商务平台个性化推荐模型,首先设计了推荐模型框架,该框架由数据层 、应用层和推送层三部分组成;然后研究了模型的工作流程,介绍了网络数据分析 、在线推荐 、推荐过程实现三个流程;接着阐述了电子商务平台的Apriori算法和Clique算法两种推送算法,从产品分类 、产品信息和产品属性三个角度分析了该模型的实现;最后通过与传统模型的对比实验验证了本文设计模型的可行性,由实验结果可知,该模型能够精准地匹配出用户信息和产品信息,并对其进行匹配,从而完成推送.