【摘 要】
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随着电商行业的飞速发展,电商平台上产生的点击、评分、购买等行为日志数据朝着海量化、多样化、无序化的方向发展,使得获取有价值信息的复杂度增加,降低了信息生产者将信息
【机 构】
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北京邮电大学信息与通信工程学院,北京邮电大学网络技术研究院
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随着电商行业的飞速发展,电商平台上产生的点击、评分、购买等行为日志数据朝着海量化、多样化、无序化的方向发展,使得获取有价值信息的复杂度增加,降低了信息生产者将信息传达给信息消费者的效率,使得用户体验变差。为了解决上述问题,本文提出一种基于用户行为聚类的分级因子分解机系统推荐模型。首先构建用户多维行为特征工程,将用户分为四种行为模式,随后对不同模式的用户分别采用因子分解机推荐算法进行推荐预测。最后仿真结果表明,本文提出的改进推荐算法不仅降低了推荐预测的均方根误差(RMSE),并且大大地减少了推荐时间,有利于
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