基于协同过滤算法的电子商务推荐系统

为了解决购物网站信息量过大问题,对用户进行精准商品推荐,提出了一种基于协同过滤算法的电子商务推荐系统,根据网站收集的用户历史行为数据计算物品的相似度,进而预测用户对物品的偏好,根据兴趣度对用户进行物品推荐。在基于协同过滤算法的基础上,考虑了用户活跃度和时间上下文关系对用户兴趣的影响,设计了完整的推荐算法流程。实验证明该算法确实改善了推荐的精确性,说明用户活跃度和时间因素确实对用户行为有影响。