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| 基于客户行为和兴趣变化的电子商务推荐系统 | |
| 引用本文： | 张红霞,杨渊,郎维.基于客户行为和兴趣变化的电子商务推荐系统[J].宝鸡文理学院学报(自然科学版),2012,32(2):52-56. |
| 作者姓名： | 张红霞 杨渊 郎维 |
| 作者单位： | 安徽理工大学经济与管理学院,安徽淮南,232001;淮南师范学院经济与管理学院,安徽淮南,232001;吉林大学中日联谊医院,吉林长春,130033 |
| 基金项目： | 安徽省教育厅人文社科研究项目(2011sk147) |
| 摘 要： | 目的改善传统协同过滤推荐系统,提高推荐结果的准确性。方法采用混合推荐方法,将客户对商品的显式评分和客户的访问行为相结合,并借鉴心理学遗忘规律,引入指数遗忘函数,将客户评分数据的重要性依据时间逐渐衰减,以此来反映客户的兴趣变化。结果设计了基于客户行为和兴趣变化的混合推荐模型,给出了客户兴趣数据的获取方法和考虑客户兴趣变化的推荐方法。结论该方法在推荐结果的准确性上要优于传统的协同过滤推荐。 |
| 关 键 词： | 推荐系统 协同过滤 访问行为 兴趣变化 |
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