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协同过滤推荐算法是电子商务个性化推荐系统中采用最为广泛的推荐技术，但是传统的推荐方法在进行商品推荐时忽略了交易时间和产品的价格因素，从而导致推荐质量下降。针对这一问题，提出了考虑时间和价格因素的协同过滤模型，通过实验表明在计算Pearson相关系数时考虑时间和价格因素对算法的改进最为有效。
考虑时间和价格因素的Web客户需求协同推荐模型
【摘 要】
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协同过滤推荐算法是电子商务个性化推荐系统中采用最为广泛的推荐技术，但是传统的推荐方法在进行商品推荐时忽略了交易时间和产品的价格因素，从而导致推荐质量下降。针对这一问
【机 构】
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辽宁工程技术大学营销管理学院,渤海大学管理学院
【出 处】
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计算机系统应用
【发表日期】
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2011年8期
【基金项目】
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辽宁省教育厅项目（2009A326）,中国煤炭工业协会项目（MTKJ2010-320）,,教育部人文社科项目（10YJC630407）
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