【摘 要】
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利用百分点科技推荐引擎提供的原始数据,分析了用户跨电商的行为,提出了一种可在多个电商之间进行交叉推荐的算法。结果证明,该算法不仅在精确性上较完全冷启动的随机推荐有
【机 构】
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北京百分点信息科技有限公司,电子科技大学互联网科学中心,杭州师范大学阿里巴巴商学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(60973069);中央高校基本科研业务费(ZYGX2010Z001)
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利用百分点科技推荐引擎提供的原始数据,分析了用户跨电商的行为,提出了一种可在多个电商之间进行交叉推荐的算法。结果证明,该算法不仅在精确性上较完全冷启动的随机推荐有巨大的提高,而且所推荐的商品可以保持相当的多样性与新颖性。分析显示有约5%～10%的点击、收藏和购买行为发生在有交叉行为的用户身上,这些用户的活跃性明显强于非交叉用户。这些结果暗示交叉用户可能是网上购物的重度用户。该文展现了全新的研究思路,研讨了全新的分析对象,其思路和结果对于电子商务研究有重要价值。
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