一种基于内容的购物网站推荐算法

摘要：

本文概要介绍了购物网站现有推荐系统的概况,列举了多个推荐系统,分析了推荐系统常用的算法.本文提出了一种基于内容的购物网站推荐算法.也就是基于客户的购买行为、浏览行为、对商品的评价、商品标签、商品分类等数据,学习客户的兴趣,进行商品匹配,向客户推荐相似的商品.实验结果表明,本算法有较高的准确率和召回率.

关键词： 购物网站 推荐系统 内容过滤 商品匹配

作者: 王树西

作者单位: 对外经济贸易大学信息学院 北京100029

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届中国智能计算大会

会议地点: 开封

会议语种:中文

页码: 185-188

在线出版日期: 2012-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）