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| 基于浏览偏好挖掘的实时商品推荐方法 | |
| 作者姓名： | 谢意 陈德人 干红华 |
| 作者单位： | 浙江大学 |
| 基金项目： | 国家科技支撑计划项目(2008BAH24B03); 浙江省科技计划重大科技专项(优先主题)工业项目(2008C01060-5); 宁波市重大(重点)科技计划项目(2008B10023); IBM共享大学计划研究项目(2010) |
| 摘 要： | 在分析了当前推荐技术中各种算法的优缺点和及其存在的主要问题的基础上,提出一种浏览偏好挖掘的实时商品推荐方法。该算法通过分析用户Web游览记录,并使用贝叶斯网预测其浏览偏好,然后将用户偏好与商品特征进行匹配计算进而产生商品推荐。实验表明该方法能为用户提供更为精确有效的个性化推荐。 |
| 关 键 词： | 个性化推荐 电子商务 偏好挖掘 贝叶斯网 特征匹配 |
| 收稿时间： | 2010-06-30 |
| 修稿时间： | 2010-08-11 |
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