面向C2C电子商务平台的三维个性化推荐方法研究

摘要：

定义C2C电子商务平台中不同于B2C平台的三维推荐空间和推荐问题,并针对该问题提出一种三维个性化推荐方法.该方法对传统二维协同过滤方法和基于内容推荐的方法进行混合和扩展.首先利用卖家特征属性计算卖家相似度,并基于销售关系和卖家相似度对三维评分数据集进行填补,以解决评分数据的稀疏问题,再利用填补后的评分数据计算买家相似度,获取最近邻并预测未知评分.实验证明,该方法能较好地解决C2C平台中的个性化推荐问题,在形成卖家和商品组合推荐时具有较好的性能.

关键词：客户对客户、三维推荐、基于内容的推荐、协同过滤、个性化推荐

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金青年项目"移动网络环境下情景敏感的个性化知识推荐机制研究"70971027;广东省自然科学基金博士启动项目"基于情景感知的多维智能推荐系统研究"项目S2012040007883的研究成果之一

在线出版日期：2013-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：36-42