基于电子商务同类商品的推荐算法研究

摘要：

个性化推荐算法是电子商务系统的研究热点.文中给出一种基于同类商品的推荐算法,使用户在购买商品时,快速得到性价比高的同类产品,提高系统的服务能力.算法针对同类产品,将供应商名称、商品价格、购买人数、收货人数、用户评论5个参数作为推荐指标,在充分论证的基础上,确定了各个指标的权重,在此基础上进行了数据建模.为验证该模型的正确性,抓取了2014年2月1日淘宝网(SAMSUNG/三星s7898)的产品列表,根据销售情况,选取前67个商家的销售情况进行实验.结果表明该模型客观、有效.目前,关于个性化的推荐算法较多,但针对于同类商品的推荐算法的研究成果相对较少,该推荐算法的实施可减少用户查找满意商品的难度,提高系统的服务水平.

关键词：电子商务、同类商品、推荐算法、研究

所属期刊栏目：26

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目81460656;内蒙古自然科学基金2012MS0913;通辽市与内蒙古民族大学合作项目SXZD2012021

在线出版日期：2016-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：17-21