基于协同过滤算法的电商平台推荐系统的实证分析

摘要：

在激烈的市场竞争中,如何精准定位买家的需求一直是电商平台需要考虑的重点问题.因此,研究用户的行为数据,通过这些数据的信息分析出买家的购买需求度,对实现个性化推荐具有一定的现实意义.根据某礼品批发电商平台一年的订单数据,分析用户在该电商平台的购买行为详细了解用户消费的个性化特征,选择基于用户协同过滤推荐系统算法,结合对热门商品流行度进行惩罚的方法,预测用户该月有可能购买的产品,并评估了算法的准确性.

关键词：电子商务、个性化推荐、相似度计算、协同过滤

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：106-109