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为提高推荐产品与用户需求产品的适配度,基于用户行为分析设计了一种针对电子商务的个性化信息推荐系统。首先,使用网络爬虫技术检索电子商务平台的运行终端,获取电商用户行为信息;其次,构建电商用户行为信息表,分析获取的用户行为数据,通过用户对产品需求来计算用户的偏好度;最后,引进关联规则,挖掘符合用户喜好的产品,实现个性化信息主动推送服务。实验证明,该系统推荐的商品与用户需求产品两者适配度在90%以上,且系统推送后,显著提升了用户在电商平台的点击次数与浏览时间。 相似文献
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李加军 《自动化技术与应用》2021,40(10):38-42
当前个性化推荐算法应用因未构建增量更新推荐模型,对电子商务平台的大数据进行处理,导致推荐结果不能及时更新,严重影响用户体验.因此,提出基于大数据技术的电子商务个性化信息自动推荐算法.首先对平台中用户与项目的相异度进行计算,利用计算后的相异度矩阵构建数据增量更新模型;然后,将该模型作为个性化推荐模型,引入IU-UserCF推荐算法,提高预测准确性;最后以电商物流为应用对象,将所提方法引入应用进行探索.实验对比结果表明,所提方法在电子商务应用中有着更加出色的推荐效果. 相似文献
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针对现有个性化商品推荐算法精度不高、新商品不能及时推荐等缺点,提出了一种基于商品特征、用户购买日志及用户实时浏览行为的个性化推荐算法。算法首先根据客户的在线浏览情况获取当前客户的购买倾向,然后将客户的购买日志与商品特征数据库进行对比分析,获得客户对商品特征的偏爱度及推荐参照组,依据特征实体的相似度矩阵进行特征推荐组推荐,最后结合当前的购买倾向向客户推荐商品。 相似文献
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个性化推荐技术在电子商务系统中得到了广泛应用。针对现有的用户模型不能根据用户自身兴趣实现推荐的问题,提出了一种基于用户行为的兴趣度模型,分析用户的行为模式,结合用户的浏览内容,发现用户兴趣。在此基础上采用期望最大化算法实现用户聚类,将用户划分到对应的簇,创建用户的兴趣度模型,从而向用户进行个性化推荐。实验对比结果表明,该模型能更好地发现用户当前的购买兴趣,从而进一步提高个性化推荐精度和用户满意度。 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(4)
推荐系统可以为不同的用户定制个性化的网络服务,如何提供准确的推荐则成为其最大难点。针对传统推荐算法的稀疏性问题,提出基于用户行为特征的动态权重混合推荐算法。通过对数据集中的数据进行预处理,计算出不同用户对于不同物品的个性化行为特征指数,并将其引入相似度的计算中。依据用户评分数据稀疏性的差异计算出动态权重,并依此将基于用户内容的推荐和协同过滤推荐进行动态混合。实验结果表明,该算法在稀疏数据集中能有效降低推荐误差,提高推荐精度。 相似文献
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晋珊珊 《自动化与仪器仪表》2022,(9):30-33
短视频平台主要通过短视频的个性化推荐,提高用户定点投放能力,但短视频平台个性化推荐的错误率高,因此,提出基于协同过滤算法的短视频平台个性化推荐模型。在缓存域内,对短视频平台个性化源数据进行自适应统计特征分析,提取短视频平台个性化特征参数,用联合关联特征分析方法,计算短视频平台个性化参数,采用标签化控制方法,结合用户对相关资源的预测偏好,采用协同过滤算法,实现用户的兴趣标签分类和资源偏好识别。根据评级数据和标签信息定义结果,实现短视频平台个性化推荐。实验结果分析得出,该方法进行短视频平台个性化推荐的错误率较低,且用户满意度较高,在最优状态下推荐的满意度均值为84.68%。 相似文献
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国内的电子商务市场正处于迅速发展扩张的时期,各类电商网站五花八门,各种商品信息也越来越冗杂乱眼,在这种情况下,要想买家在网上轻松找到自己喜欢的东西并最终形成交易确实愈发困难。而引入完善的个性化推荐机制,是电商企业优化用户体验、提升用户从点击到购买的转化率的关键所在。 相似文献
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协同过滤作为目前应用最成功的个性化推荐技术,在电子商务、社交网络等领域得到了广泛应用。然而,当此类算法应用到个性化医疗推荐领域时,由于个人医疗行为本身的复杂性和多样性,出现了推荐准确率下降的问题。针对这一问题,提出一种融合多种用户行为的协同过滤推荐算法,使用权重因子来综合衡量不同用户行为对推荐质量的影响,并引入重合依赖度的概念来修正传统的相似度度量方法。在收集的Top-md数据集上的实验结果表明,该算法能够全方位表达用户的就医偏好和意愿,有效提高个性化医疗推荐系统的推荐质量。 相似文献
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为了解决个性化网站中很少考虑用户检索意图,检索效果较差的问题,提出了一种有效的增量协同过滤推荐方法。该增量协同过滤推荐模型改进了最流行的推荐算法之一的协同过滤算法,并应用到个性化网站中。通过分析Web日志提取用户的浏览行为,将其归一化为用户对项目的评分值,并利用改进的相似度计算方法得到用户之间的相似度值,从中选择能够表现用户偏好的最近邻集合进行评分预测后对结果排序,将排序后的结果作为推荐列表返回给用户。最后设计增量更新算法实时有效地更新用户的历史偏好数据。实验表明,增量协同过滤推荐模型适用于个性化网站,利用该方法可以使推荐结果更加符合用户意图。 相似文献
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移动互联网的发展带来了大量的应用,提供个性化服务和个性化推荐是解决用户“应用迷航”的有效手段,针对与某电信运营商“游戏”应用平台类似的应用商店领域,提出了一种融合的个性化推荐解决方案.该方案通过对用户行为日志的分析生成用户的兴趣偏好模型,同时引入时间因子反映用户兴趣的漂移,将基于用户偏好分析的推荐方法与基于物品的协同过滤算法相结合形成了融合的个性化推荐模型.实验对比结果表明,该模型避免了两算法之不足,发挥了两算法的优势,有效地提高了该应用平台的综合推荐性能. 相似文献
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利用电商平台推荐算法难以准确建立用户关系网络,为保证平台内商品推荐的准确性,研究关联规则挖掘Apriori算法在农产品电商平台推荐中的应用方法。首先,计算具备相似性的用户关系强度,得到词语概率的分布规律,通过时间综合相似度获得多个主题内容的演化结果;其次,基于关联规则挖掘Apriori算法建立电商平台推荐模型,得到新的商品推荐算法;最后,以平均绝对误差与均方根误差作为推荐算法精度的指标,进行实验对比分析。实验结果表明,在不同的特征维数下,关联规则挖掘Apriori算法的平均绝对误差与均方根误差均为相同条件下的最小值,可见该方法在农产品电商平台推荐中最准确,其推荐精度最高。 相似文献
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《计算机应用与软件》2019,(7)
随着电子商务技术的飞速发展,用户量剧增。利用使用者在电商平台上的浏览痕迹对用户行为进行分析,实现商品的精准推荐,已经成为电子商务的一个热点应用技术和领域。用户行为的有效分析强烈地依赖对用户属性、行为和期待数据画像的精准刻画。然而,就目前的方法和技术而言,在数据画像模型的表现能力和推荐算法的处理效率方面还有许多技术挑战。面对上述挑战,利用数据画像和数据画像概率分配模型等概念,提出基于贝叶斯网络的预测推荐算法,通过构建用户行为的先验概率计算可能产生消费的后验概率。对信用卡APP的真实浏览日志数据进行测试,验证了该算法的可行性和有效性。实验表明,基于贝叶斯网络的推荐算法有着高于传统营销模型的准确性。 相似文献
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针对传统推荐算法中存在的数据稀疏性问题,国内外许多研究人员都提出了相应的推荐算法。然而,在个性化推荐方面,其中大多数并没有取得很好的推荐效果。因此,提出改进填补法和多权重相似度相结合的推荐算法,该算法首先采用改进填补法填充缺失值并对数据降维,接着分别计算社交网络用户信任度和改进的二部图用户关联度,最后采用多权重因子将这两者相似度进行结合。基于此,该算法根据相似度高低获取邻居用户并对目标用户进行商品推荐。实验结果表明,在数据稀疏性以及个性化推荐情况下,该算法的平均绝对误差(MAE)优于其他推荐方法。 相似文献