【摘 要】
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随着电子商务的不断发展,推荐系统面临着数据来源多样、结构复杂、推荐多样性差、冷启动等问题。商品搭配大数据推荐方法不仅可以有效解决以上问题,还具有给予消费者搭配建议
【机 构】
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南京财经大学信息工程学院,南京财经大学经济管理实验教学中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61372158),江苏省高校优秀科技创新团队项目(2017-15),江苏省高校哲学社会科学研究一般项目(2019),江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX18_1389)
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随着电子商务的不断发展,推荐系统面临着数据来源多样、结构复杂、推荐多样性差、冷启动等问题。商品搭配大数据推荐方法不仅可以有效解决以上问题,还具有给予消费者搭配建议并帮助商家促进销售的重要意义。首先,通过对国内外相关文献进行梳理,阐述了搭配推荐方法的基本概念和形式,分析其与传统推荐方法的区别以及优势。然后,探讨了搭配推荐方法的分类,包括基于商品内容的搭配推荐、基于协同过滤的搭配推荐和混合搭配推荐。最后,在这些研究和分析的基础上,指出了未来的研究热点将聚焦于多个商品的搭配推荐、基于多源异构数据融合的搭配推荐和
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