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推荐系统旨在预测用户对某项商品的评价或偏好,并帮助用户做出简单的决策选择,从而节省客户的时间,为客户提供物有所值的产品。本文将Louvain算法应用于零售店商品个性化推荐中,构建了基于社区发现的商品个性化推荐模型。在UCI资料库收集的“在线零售商店数据集”上对模型进行验证,结果表明该模型能根据购买情况为客户推荐合适的商品。