【摘 要】
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随着在线拍卖的迅速发展,网站的用户数和商品数急剧增加,使得信息过载和如何提高客户忠诚度的问题凸现出来。为了解决这一问题,采用理论分析和实验的方法,对用户在拍卖网站的
【机 构】
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北京航空航天大学经济管理学院,沈阳建筑大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70371004);高等学校博士学科点专向科研基金资助项目(20040006023)
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随着在线拍卖的迅速发展,网站的用户数和商品数急剧增加,使得信息过载和如何提高客户忠诚度的问题凸现出来。为了解决这一问题,采用理论分析和实验的方法,对用户在拍卖网站的行为进行了详细分析,提出了偏好序的概念,在此基础上建立了基于向量空间的用户偏好模型和拍卖商品模型,然后利用内容过滤技术进行拍卖商品的个性化推荐。研究结果表明,买者偏好模型的权重矩阵形式很好地克服了传统的向量表示形式,全面地表示了买者的偏好。研究使得目前拍卖网站的推荐手段更加丰富,提高了推荐的个性化、智能化程度。
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