逻辑回归算法在电商大数据推荐系统中的应用研究

摘要：

针对电商用户大数据的特点,研究了基于品牌偏好预估的推荐算法,比较了关联规则推荐算法和逻辑回归算法在基于品牌流行度的推荐系统中的准确率、召回率和F1性能指标.实验表明,在特征工程比较完善的情况下,逻辑回归算法性能优于基于关联规则的推荐算法.

关键词：大数据、电商推荐系统、逻辑回归算法

所属期刊栏目：15

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省教改项目粤教高函[2018]1号;广州大学华软软件学院科研项目ky201809,ky201725,ky201816

在线出版日期：2019-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：291-294