基于信誉度的商品推荐建模与仿真分析

摘要：

商品推荐的发展不仅是大数据和云计算技术发展的成果体现,也是电子商务行业的发展趋向,商品推荐是电商行业的关键技术,是提升电商行业经济效益的有力途径之一.通过在电商行业应用商品推荐技术,能够实现快速搜索和推送目标商品,优化用户购物体验,推动新时代电商行业的进一步发展.因此,该文通过对现有商品推荐算法的分析和研究,尝试提出了基于商铺和商品信誉度的推荐算法.通过问卷调查确定影响商铺和商品信誉度的关键指标,运用Entropy算法和欧几里德距离分别计算商品信誉度和相似度,最后根据信誉度和相似度完成商品推荐.通过建模和仿真分析,该算法在一定程度上提高了商品推荐的可信度和精确度.

关键词：商品推荐、商铺/商品信誉度、Entropy、欧几里德距离

所属期刊栏目：15

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：294-296