【摘 要】
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随着京东、天猫、苏宁、蘑菇街等电子商务平台的诞生和兴起,数以亿计的商品被提供给人们,方便了人们购物。但是,商品数量的增多也提高了人们购物的繁琐程度,许多用户面对琳琅
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随着京东、天猫、苏宁、蘑菇街等电子商务平台的诞生和兴起,数以亿计的商品被提供给人们,方便了人们购物。但是,商品数量的增多也提高了人们购物的繁琐程度,许多用户面对琳琅满目的商品无从选择,反倒给用户带来了更多的负担。因此,许多电商开始与科研机构联合研发商品推荐算法,根据用户购买记录、浏览记录等推荐其喜欢的商品,以便节约用户网上购物时间,同时也提高电子商务网站的服务水平。笔者提出了一种基于信息瓶颈的商品推荐算法,该算法能够利用聚类的思想将商品及其评价进行压缩分析,将海量的商品划分到一个个簇中,然后将商品推荐给有
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