基于用户行为分析的个性化推荐算法
随着商业智能系统和数据挖掘技术的发展，用户的行为数据对企业决策产生了重要的影响。网络电子商务平台可以利用这些数据分析后的结果，对特定的用户推送他们感兴趣的商品，这样能增强用户黏度，提高平台的商业价值。提出一种基于用户行为分析的个性化推荐算法，将用户的行为信息转化为用户评分矩阵，且提出一种改进的正则化非负矩阵分解算法，在原始正则化非负矩阵分解算法的基础上加入偏置信息。改进算法充分挖掘用户在网页上点击、购买、浏览、收藏等行为信息，将用户感兴趣的商品及时推送给用户。实验结果验证了本文所提出的两种算法的有效性和高效性。...
| Main Authors: | , , , , |
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| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
POSTS&TELECOM PRESS Co., LTD
2019-12-01
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| Series: | 智能科学与技术学报 |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.infocomm-journal.com/znkx/CN/abstract/abstract169804.shtml |