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1.
构建面向电子商务领域的个性化推荐系统,需要依据电子商务数据所隐含的信息为用户兴趣度建模服务。文章以某电子商务网站为目标,利用关联分析模型,通过对网站中农资产品销售数据进行频繁模式挖掘和关联规则挖掘,以寻找和揭示用户与用户、用户与商品以及商品与商品之间的关联关系,包括用户购买商品的时间关系、有相似购买习惯的用户之间的关系、受欢迎的商品之间的关系以及用户的购买商品的喜好关系等。
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2.
协同过滤推荐方法在传统个性化推荐领域被广泛使用。农资电子商务领域面向的专家/终端用户和批发/零售的混合模式更为复杂,需要对传统协同过滤方法加以改进。文章在传统协同过滤模型基础上,提出对用户兴趣建模动态调整,改进K最近邻算法,以满足农资电子商务领域的特殊需求。实验证明,在农资个性化推荐中使用基于改进协同过滤的方法,提高了推荐的质量和效率。
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