用户多兴趣下的个性化推荐算法分析

摘要：

目前,客户关系管理的一项重要内容为电子的商务个性化推荐.协同过滤算法是运用范围最广的推荐技术,但传统协同过滤推荐算法不适合多兴趣用户的推荐,则在此基础上通过协同过滤、项目协同过滤算法等,计算目标项目相似集,并在目标相似集中运用协同过滤算法处理.基于此,剖析用户多兴趣下的个性化推荐算法,并结合用户多需求的特点,总结个性推荐算法的优势,旨在通过完善算法推荐,实现个性化推荐算法与传统算法的融合,提高用户的体验满意度,充分展现个性化推荐算法的应用价值.

关键词：用户、多兴趣、个性化、推荐算法

分类号：TP391.3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-11-20（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：69-71