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一种基于用户行为反馈的兴趣度模型更新算法
引用本文:王微微,夏秀峰,李晓明. 一种基于用户行为反馈的兴趣度模型更新算法[J]. 辽宁大学学报(自然科学版), 2011, 38(1): 40-45
作者姓名:王微微  夏秀峰  李晓明
作者单位:1. 沈阳航空航天大学,计算机学院,辽宁沈阳110136;沈阳航空航天大学,理学院,辽宁沈阳,110136
2. 沈阳航空航天大学,计算机学院,辽宁沈阳110136
摘    要:个性化推荐技术在电子商务系统中得到了广泛应用.针对现有的用户模型不能及时根据用户自身兴趣偏移进行更新的问题,提出了一种基于用户行为反馈的兴趣度模型的更新算法,在创建好模型的基础上,分析用户的购买记录和用户的浏览行为,结合用户的兴趣内容,实现用户兴趣的自动更新,得到的针对新的用户兴趣的推荐商品列表,在此基础上结合用户的购买商品记录,实现推荐商品的个性化排序,从而向用户进行个性化推荐.实验对比结果表明,该算法能更好地发现用户当前的购买兴趣,从而进一步提高个性化推荐精度和用户满意度.

关 键 词:电子商务  个性化推荐  兴趣度模型  用户行为反馈

A Personal Interest Degree Model Updating Algorithm Based on Consumer Behavior Feedback
WANG Wei-wei,XIA Xiu-feng,LI Xiao-ming. A Personal Interest Degree Model Updating Algorithm Based on Consumer Behavior Feedback[J]. Journal of Liaoning University(Natural Sciences Edition), 2011, 38(1): 40-45
Authors:WANG Wei-wei  XIA Xiu-feng  LI Xiao-ming
Affiliation:WANG Wei-wei1,2,XIA Xiu-feng1,LI Xiao-ming1(1.School of Computer,Shenyang Aerospace University,Shenyang 110136,China,2.School of Science,China)
Abstract:Personalized recommendation is a widely applied technology in e-commerce.Since the existing user models can not renew in time from the consumer interest changing,the paper presents a personal interest degree model Updating algorithm based on consumer behavior feedback,which analyzes consumer purchase history and consumer behavior mode,and updates the consumer interest automatically from the user browsed contents to get the recommended list.On this basis,the algorithm can predict the personal intererst order...
Keywords:E-commerce  personalized recommendation  interest degree model  consumer behavior feedback  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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