【摘 要】
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电子商务的蓬勃发展加剧了信息过载问题,消费者难以从海量商品中发现自己真正想要购买的商品。个性化推荐通过用户的交易记录和评分信息构建用户兴趣模型,向用户推荐其感兴趣的商品。在电子商务交易中,价格对用户的购买决策起着至关重要的作用,考虑价格因素的影响,能够更好地挖掘用户兴趣偏好,为其推荐合适的商品。本文针对考虑价格因素的个性化推荐展开研究,利用消费者的历史评分记录,挖掘其潜在价格偏好,在传统矩阵分解算
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电子商务的蓬勃发展加剧了信息过载问题,消费者难以从海量商品中发现自己真正想要购买的商品。个性化推荐通过用户的交易记录和评分信息构建用户兴趣模型,向用户推荐其感兴趣的商品。在电子商务交易中,价格对用户的购买决策起着至关重要的作用,考虑价格因素的影响,能够更好地挖掘用户兴趣偏好,为其推荐合适的商品。本文针对考虑价格因素的个性化推荐展开研究,利用消费者的历史评分记录,挖掘其潜在价格偏好,在传统矩阵分解算法的基础上,提出了基于真实兴趣和价格影响的个性化推荐框架,该框架在对真实评分的预测阶段,可以结合任意推荐算法,提高了灵活性和可扩展性。此外,又提出了一种基于价格偏好和价格敏感度的推荐算法,综合考虑价格偏好和价格敏感度,在推荐时兼顾用户的真实兴趣和个性化的价格偏好。在三个数据集上的实验结果表明,本文所提出的方法在评分预测和Top-N推荐两方面都具有较好的推荐性能。
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