基于客户行为序列的推荐算法

客户的兴趣是不断变化的。但是,目前所广泛应用在推荐系统中的协同过滤算法却是静态的,它只是单纯整合客户的历史数据,并未考虑客户的兴趣变化情况,这必然会导致对高信息量客户的低推荐性能。文中将客户的兴趣度变化考虑在内,提出了一种基于客户行为序列的算法,可以在一定程度上提高针对高信息量客户推荐的性能。