【摘 要】
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文章针对优惠券交易的“冷启动”问题,提出了一种个性化的推荐算法。首先通过收集海量的交易数据,分析了交易特征,发现“餐饮”、“娱乐”和“旅游”类别下的交易存在有相同
【基金项目】
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安徽省自然科学一般项目(KJSM201702),校级重点项目“三平台两基地”(2018ZDX02)
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文章针对优惠券交易的“冷启动”问题,提出了一种个性化的推荐算法。首先通过收集海量的交易数据,分析了交易特征,发现“餐饮”、“娱乐”和“旅游”类别下的交易存在有相同的关键词,意味着有多重购买的行为。然后从数据集中计算关键词关联并发现有意义的模式。最后在关键词关联规则的基础上,提出了一种基线算法与关键词关联相结合的推荐算法,从而显著提高了优惠券个性化投放率。
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