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1. chinaXiv:201712.01372 [pdf]

基于标签的商品推荐模型研究*

涂海丽; 唐晓波
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学

【目的】构建社会化电子商务环境下基于标签的个性化商品推荐模型。【方法】综合考虑用户使用标签的 频率和时间因素计算用户的兴趣偏好; 基于标签层次特征和电子商务网站中关于商品特征的检索条件, 构建某 一主题商务社区中商品本体; 利用本体规范化用户标签语义, 并对商品进行分类; 寻找含有用户偏好的类簇, 计 算该类簇中商品与用户偏好商品的相似度, 将用户未标注过的商品与用户偏好相似度高的商品推荐给用户。 【结果】从翻东西网站上随机选取 200 个活跃用户关于热门商品的标注信息进行分析, 验证该模型的有效性。【局 限】在计算用户兴趣偏好时, 只考虑用户使用标签的频率和时间因素, 未考虑其他因素。【结论】该模型相对于 利用标签进行协同过滤推荐方法具有较优的效果, 计算时间和空间复杂度更小。

提交时间: 2017-12-05 来自合作期刊:《数据分析与知识发现》 点击量614下载量188 评论 0

2. chinaXiv:201712.01595 [pdf]

基于标签的商品推荐模型研究*

涂海丽; 唐晓波
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学

【目的】构建社会化电子商务环境下基于标签的个性化商品推荐模型。【方法】综合考虑用户使用标签的 频率和时间因素计算用户的兴趣偏好; 基于标签层次特征和电子商务网站中关于商品特征的检索条件, 构建某 一主题商务社区中商品本体; 利用本体规范化用户标签语义, 并对商品进行分类; 寻找含有用户偏好的类簇, 计 算该类簇中商品与用户偏好商品的相似度, 将用户未标注过的商品与用户偏好相似度高的商品推荐给用户。 【结果】从翻东西网站上随机选取 200 个活跃用户关于热门商品的标注信息进行分析, 验证该模型的有效性。【局 限】在计算用户兴趣偏好时, 只考虑用户使用标签的频率和时间因素, 未考虑其他因素。【结论】该模型相对于 利用标签进行协同过滤推荐方法具有较优的效果, 计算时间和空间复杂度更小。

提交时间: 2017-11-30 来自合作期刊:《数据分析与知识发现》 点击量298下载量210 评论 0

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