基于浏览偏好挖掘的实时商品推荐方法

被引：25

作者：

谢意

陈德人

干红华

机构：

[1] 浙江大学软件学院

来源：

计算机应用 | 2011年 / 31卷 / 01期

关键词：

个性化推荐; 电子商务; 偏好挖掘; 贝叶斯网络; 特征匹配;

D O I：

暂无

中图分类号：

F713.36 [电子贸易、网上贸易];

学科分类号：

020206 [国际贸易学];

摘要：

在分析了当前推荐技术中各种算法的优缺点和及其存在的主要问题的基础上,提出一种浏览偏好挖掘的实时商品推荐方法。该算法通过分析用户Web游览记录,并使用贝叶斯网预测其浏览偏好,然后将用户偏好与商品特征进行匹配计算进而产生商品推荐。实验表明该方法能为用户提供更为精确有效的个性化推荐。

引用

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页码：89 / 92

页数：4

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