基于用户行为的网站推荐系统模型

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网上营销的难点是如何寻找潜在客户。识别用户行为是一个复杂的过程,建议采用二维模型来寻找相关的项目,然后推荐给用户。但太多不相干的建议转化为用户信息过载问题。本研究的目的是在每个维度中找出已被用户搜索的项目/对象,最受好评的每个维度中的项目可给予建议。要做到这一点,我们采用张量,它可以有效地模拟多维Web日志中的用户搜索数据,然后确定在每一个搜索维度上的用户模型。所有的评估均基于真实数据集,这清晰地显示出比其他广泛使用的向量和矩阵方法的有效性。
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