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典型文献
基于协同过滤算法的电商平台产品信息智能推荐方法
文献摘要:
为提升电商平台产品智能推荐信息与用户需求之间的匹配度,进一步提高电商平台的经营销售额,本文基于协同过滤算法,设计一种针对电商平台产品信息的全新智能推荐方法.通过电商平台用户偏好度确定、基于协同过滤算法的用户与推荐信息匹配度计算、基于数据挖掘的产品信息个性化推荐,完成此方法的设计.最后选择某地区大型电商平台作为实验对象,设计对比实验,实验结果证明,设计方法加以应用后,不仅可以提高推荐信息与用户需求的匹配度,还能为电商平台提高销售额、创造更高的经济收益提供一定帮助.
文献关键词:
协同过滤算法;产品信息;数据挖掘;电商平台
作者姓名:
高云
作者机构:
广东省技师学院
文献出处:
引用格式:
[1]高云-.基于协同过滤算法的电商平台产品信息智能推荐方法)[J].互联网周刊,2022(13):54-56
A类:
B类:
协同过滤算法,电商平台,产品信息,智能推荐,推荐方法,推荐信,用户需求,匹配度,销售额,用户偏好,偏好度,信息匹配,信息个性化,个性化推荐,后选择,某地区,实验对象,设计对比,经济收益
AB值:
0.273598
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