【摘 要】
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提出一种新的基于客户购物模型的推荐系统框架,它把推荐过程形式化为客户购物信息的知识表达、知识推理过程.该方法首先对客户的购物历史数据进行学习,得到贝叶斯网客户购物
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目 ( 60173014 );北京市自然科学基金项目 ( 4022003 );北京市多媒体与智能软件技术重点实验室开放基金资助项目
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提出一种新的基于客户购物模型的推荐系统框架,它把推荐过程形式化为客户购物信息的知识表达、知识推理过程.该方法首先对客户的购物历史数据进行学习,得到贝叶斯网客户购物模型,然后结合客户当前的购物行为,提出并实施了一种基于概率推理的推荐算法.实验表明该算法能高效实时地为客户产生个性化的商品推荐集合,且在覆盖率和准确率方面优于某些传统方法.
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