基于跨电商行为的交叉推荐算法

摘要：

利用百分点科技推荐引擎提供的原始数据,分析了用户跨电商的行为,提出了一种可在多个电商之间进行交叉推荐的算法.结果证明,该算法不仅在精确性上较完全冷启动的随机推荐有巨大的提高,而且所推荐的商品可以保持相当的多样性与新颖性.分析显示有约5%~10%的点击、收藏和购买行为发生在有交叉行为的用户身上,这些用户的活跃性明显强于非交叉用户.这些结果暗示交叉用户可能是网上购物的重度用户.该文展现了全新的研究思路,研讨了全新的分析对象,其思路和结果对于电子商务研究有重要价值.

关键词：冷启动问题、交叉推荐、电子商务、跨电商行为、推荐系统

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：154-160