基于数据挖掘的线上商城电力设备产品推荐方法

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中文摘要：产品推荐是线上商城的主要功能之一,但是随着产品种类和数量的增加,电力设备产品推荐难度逐渐提升.针对这一问题,提出了基于数据挖掘的线上商城电力设备产品推荐方法.利用数据挖掘技术对产品评论进行特征抽取,并在此基础上提取消费者偏好特征,利用核心算法计算消费者需求与推荐电力设备产品的融合度,按照融合度从大到小的顺序推荐给消费者,实现线上商城电力设备产品智能推荐功能.经实验证明,该推荐方法其置信度不低于95%,推准率不低于96%,可以实现对线上商城电力设备产品的精准推荐.

作者：

李寿荣

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作者单位：

南方电网数字平台科技<广东>有限公司,广东深圳 518053

关键词：

数据挖掘线上商城电力设备产品推荐评论特征核心算法

出版年：

2025

电脑编程技巧与维护

中国信息产业商会

电脑编程技巧与维护

影响因子：0.209

ISSN：1006-4052

年,卷(期)：2025.(1)