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电子商务平台大数据个性化推荐方法研究

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随着电子商务技术的快速发展,电子商务平台已成为企业推荐商品、用户实现商品消费的主要场所.无数企业将数以万计的商品在电商平台上呈现给用户,供用户选择,但这给用户选购商品带来了不便,同时也出现信息过载等问题.为解决该问题,目前电子商务平台大都应用了个性化推荐技术和算法,但在实际应用过程中,个性化推荐系统也存在稀疏矩阵、冷启动和用户差异等问题.为有效改善存在的问题,提升推荐质量,本文基于大数据和电子商务个性化推荐基本理论,构建了一种应用商品属性值和巴氏系数的优化协同过滤推荐算法,并对比分析了所构建的推荐算法与四种常见的推荐算法的推荐效果,验证了所构建推荐算法的有效性.
Research on Personalized Recommendation Method of Big Data on E-commerce Platform

成鹏飞、黄钰譞、刘正、成思婕

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湖南科技大学商学院, 湖南 湘潭411201

产业发展大数据与智能决策湖南省工程研究中心, 湖南 湘潭411201

首都经济贸易大学 管理工程学院, 北京100070

中南大学 地球科学与信息物理学院, 湖南 长沙410089

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大数据 电子商务 个性化推荐 优化协同过滤

湖南省哲学社会科学基金重点项目湖南省自然科学基金湖南省社会科学成果评审委员会课题

17ZDB0332018JJ2683XSP20YBZ102

2021

商学研究

商学研究

ISSN：
年,卷(期)：2021.28(3)
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