基于商品属性与用户聚类的个性化服装推荐研究

摘要：

淘宝网作为电子商务时代最大的网上零售平台,为用户提供越来越多的商品与服务的同时,也出现了信息过载等一系列问题.鉴于此,本文提出了基于商品属性与用户聚类的个性化服装推荐方法,通过用户个人信息与对商品的评价,计算用户之间的相似度,进行聚类分析.与此同时,将商品化整为零,通过商品属性来计算商品的相似度,得到top-N相似列表.以此,综合商品与用户两者的权重值,实现为用户提供个性化的商品推荐,解决用户面对信息过载的难题,为用户节省精力,提高用户的购物体验.针对某一淘宝网店铺,本文提出了适合的混合推荐算法,并通过搜集实际数据进行了实证研究,对推荐结果进行准确性评价.

关键词：个性化、商品属性、用户聚类、混合推荐

所属期刊栏目：35

分类号：F713.36(国内贸易经济)

在线出版日期：2015-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：165-170