一种集成客户终身价值与协同过滤的推荐方法

摘要：

提出一种加权RFM与协同过滤相结合的集成推荐方法，对由“Web数据挖掘”隐式收集的客户评价数据进行协同过滤处理，应用加权RFM对相似用户聚类结果加以改进，从而更有效地发现推荐规则，提高推荐质量。同时应用产品分类树（阿）对产品进行预处理，以减少计算空间的复杂度。实验评价结果表明该方法无论在推荐精度还是推荐相关性上都更为有效。

关键词：推荐系统、协同过滤、客户终身价值、产品分类树

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家教育部青年基金项目10YJC790182;天津市高等学校人文社会科学研究项目20112125;天津市教委项目

在线出版日期：2012-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：46-52