【摘 要】
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基于购物活动表层挖掘的推荐系统的时效性和信息持续性较差。为解决相关问题，提出了基于客户心理挖掘和预测的推荐系统，给出了该系统的解决方案、结构模型以及处理流程。该系统
【机 构】
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西南财经大学经济信息工程学院,华侨大学经济金融学院
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究基金项目(10YJCZH169);四川省金融智能与金融工程重点实验室基金项目(FIFE2010-P05);西南财经大学校管课题基金项目(2010XG068);华侨大学科研基金项目(07HSK02)
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基于购物活动表层挖掘的推荐系统的时效性和信息持续性较差。为解决相关问题，提出了基于客户心理挖掘和预测的推荐系统，给出了该系统的解决方案、结构模型以及处理流程。该系统采用多维向量空间存储心理特征数据，并使用贝叶斯算法对客户与商品进行聚类；采用基于功率谱估计的心理特征预测算法生成推荐商品选择。实验结果表明，该系统具有较好的信息持续性，并能够较准确的进行推荐活动。
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