移动电商平台多维动态推荐技术研究

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在互联网的数据量和信息量都呈指数级増长的背景中,好的推荐系统成为人们在信息海洋的指南针。因为推荐系统可以通过分析、研究用户的行为、兴趣、习惯和兴趣偏好等个性化的信息,进而构建用户的知识模型、兴趣模型等能推算用户特征的模型,最终把符合用户特征与用户兴趣的信息准确地提供给客户。目前,国内外已有的推荐算法大多是单维和静态的算法,它们仅基于时间的协同过虑,或只考虑到“用户-位置”。这样的推荐算法越来越不适用于具有多维和动态特征的移动环境。比如,基于位置协同的过滤算法通过分析移动用户的位置信息轨迹获得“用户-
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