【摘 要】
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随着数据挖掘技术的不断发展,个性化推荐系统在各个领域已被广泛应用,电子商务平台根据用户的历史数据,向其推荐感兴趣的商品,但如今也存在着推荐商品精确度低,特征提取能力
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随着数据挖掘技术的不断发展,个性化推荐系统在各个领域已被广泛应用,电子商务平台根据用户的历史数据,向其推荐感兴趣的商品,但如今也存在着推荐商品精确度低,特征提取能力有限,标签本身存在冗余问题等。文章通过基于物品的协同过滤算法,在用户群中找到指定用户的相似邻居用户,综合这些邻居用户的行为数据,再引入物品售价权重这一隐氏特征,避免热门物品对推荐结果的恶意干扰,改进传统算法,从而推荐更合适的商品。实验表明该算法对推荐预测有较好的效果。
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