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基于中间商品兴趣度加权的内容推荐算法
引用本文:杨志平,徐骞,马铭.基于中间商品兴趣度加权的内容推荐算法[J].北华大学学报(自然科学版),2017,18(6).
作者姓名:杨志平  徐骞  马铭
作者单位:北华大学信息技术与传媒学院,吉林吉林,132013;北华大学信息技术与传媒学院,吉林吉林,132013;北华大学信息技术与传媒学院,吉林吉林,132013
基金项目:吉林省科技厅自然科学基金项目
摘    要:内容推荐算法是在电子商务网站中应用比较广泛的推荐技术之一,主要针对商品之间属性相似度和用户对商品兴趣度建模.但传统的内容推荐算法不能及时反映用户对商品兴趣度的时间变化,基于这点提出一种基于中间商品兴趣度加权的内容推荐算法.改进算法增加了兴趣度时间权重函数和商品时间权重函数,可以提高商品推荐准确率,仿真试验结果证明该算法是有效的.

关 键 词:电子商务  兴趣度  中间商品  推荐率

Content Recommendation Algorithm Based on Intermediate Goods Interest Weighting
Yang Zhiping,Xu Qian,Ma Ming.Content Recommendation Algorithm Based on Intermediate Goods Interest Weighting[J].Journal of Beihua University(Natural Science),2017,18(6).
Authors:Yang Zhiping  Xu Qian  Ma Ming
Abstract:The content recommendation algorithm is one of the most widely used recommendation technologies in e-commerce,mainly on the attribute similarity between commodities and users'interests in the past commodity interest modeling. However,the user's interest in goods can not be reflected in time,aiming at this shortcoming,a content recommendation algorithm based on intermediate goods interest weighting is proposed. Improved algorithm can increase interest time weight function. The algorithm can improve the quality of goods,the simulation results show the effectiveness of the method.
Keywords:electronic commerce  interest degree  middle goods  recommendation rate
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