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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著電子商務(wù)的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)“信息過(guò)載”問(wèn)題的加劇,電商企業(yè)如何滿足消費(fèi)者對(duì)信息精準(zhǔn)化和個(gè)性化的需求,使得用戶在海量的信息中只需較低的成本,就能得到自己需要的商品或者信息,提高消費(fèi)者的體驗(yàn)以及滿意程度,對(duì)傳統(tǒng)電商而言尤為重要。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,推薦算法面臨著新的挑戰(zhàn),移動(dòng)電商對(duì)其精確性和針對(duì)性提出了更高的要求,在新的形勢(shì)下,信息的推薦就變得更為專業(yè)和復(fù)雜。
基本的推薦技術(shù)有兩種:基于內(nèi)容的推薦和協(xié)同過(guò)濾推薦。兩者有各有優(yōu)
2、點(diǎn)和不足:基于內(nèi)容的推薦是從項(xiàng)目的角度出發(fā),通過(guò)分析用戶訪問(wèn)過(guò)的項(xiàng)目特征,然后將與這些項(xiàng)目相似的用戶未訪問(wèn)的項(xiàng)目推薦給用戶,其缺點(diǎn)是忽略了用戶的潛在興趣;與之不同的是,協(xié)同過(guò)濾從用戶的角度出發(fā),通過(guò)分析用戶的相似性,然后將相似用戶的喜歡的項(xiàng)目推薦給活動(dòng)用戶,但是協(xié)同過(guò)濾本身存在著數(shù)據(jù)稀疏、冷啟動(dòng)等問(wèn)題。
個(gè)性化推薦系統(tǒng)通過(guò)對(duì)用戶信息進(jìn)行分析,向用戶推薦可能感興趣的商品,從而在一定程度上緩解信息過(guò)載的問(wèn)題,幫助用戶在大量的信
3、息中尋找到滿足自己個(gè)性需求的信息。隨著移動(dòng)終端的大范圍普及和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷進(jìn)步,消費(fèi)者接受信息的方式從傳統(tǒng)PC向手機(jī)或者平板等移動(dòng)終端轉(zhuǎn)移。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境中,終端從PC變?yōu)榱烁鼮閭€(gè)性化的手機(jī)等,對(duì)推薦的個(gè)性化和精準(zhǔn)性就提出了更高的要求。
本文在對(duì)這兩種技術(shù)的推薦原理詳細(xì)分析的基礎(chǔ)上,總結(jié)分析基于內(nèi)容的推薦和協(xié)同過(guò)濾兩種推薦技術(shù)的優(yōu)勢(shì),提出了基于內(nèi)容的用戶偏好模型,在用戶和評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)較少的情況下,提高了協(xié)同過(guò)濾的效率
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