基于标签的商品推荐模型研究

摘要：

[目的]构建社会化电子商务环境下基于标签的个性化商品推荐模型.[方法]综合考虑用户使用标签的频率和时间因素计算用户的兴趣偏好;基于标签层次特征和电子商务网站中关于商品特征的检索条件,构建某一主题商务社区中商品本体;利用本体规范化用户标签语义,并对商品进行分类;寻找含有用户偏好的类簇,计算该类簇中商品与用户偏好商品的相似度,将用户未标注过的商品与用户偏好相似度高的商品推荐给用户.[结果]从翻东西网站上随机选取200个活跃用户关于热门商品的标注信息进行分析,验证该模型的有效性.[局限]在计算用户兴趣偏好时,只考虑用户使用标签的频率和时间因素,未考虑其他因素.[结论]该模型相对于利用标签进行协同过滤推荐方法具有较优的效果,计算时间和空间复杂度更小.

关键词：用户标签、商品本体、用户偏好、推荐模型

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分类号：G35(情报学、情报工作)

资助基金：国家自然科学基金项目“社会化媒体集成检索与语义分析方法研究”71273194;抚州市社科规划项目“基于KANO模型的抚州旅游市场需求分析”15sk23;东华理工大学地质资源经济与管理研究中心开放基金项目“基于KANO模型的旅游用户潜在需求挖掘研究”项目14GL05的研究成果之一

在线出版日期：2017-11-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：28-39