【摘 要】
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电子商务推荐系统凭借着“智能感知”用户的兴趣和需求的能力,实现个性化商品推荐。传统算法以协同过滤作为主要技术手段实现个性化推荐功能,但是随着电商业务的发展,数据稀
【基金项目】
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2016年福建省中青年教师教育科研项目(科技类)阶段成果(项目编号:JAT160777)
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电子商务推荐系统凭借着“智能感知”用户的兴趣和需求的能力,实现个性化商品推荐。传统算法以协同过滤作为主要技术手段实现个性化推荐功能,但是随着电商业务的发展,数据稀疏性和推荐的实时性倍受挑战。据此,结合聚类分析的优点,改进传统算法,提出一种聚类分析与协同过滤相结合的推荐算法。实验表明,改进后的算法具有较好的推荐准确性。
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