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电商用户行为日志包含丰富的用户兴趣信息,通过数据挖掘预测用户感兴趣的商品,从而实现个性化商品推荐,具有重要意义。本文提出的方法首先充分提取用户行为特征,然后使用逻辑回归二分类判断用户是否对商品感兴趣,最后根据判断结果实现个性化商品推荐。实验表明本文算法在真实数据集上具有较强的可用性。
基于行为日志的电商推荐算法研究
【摘 要】
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电商用户行为日志包含丰富的用户兴趣信息,通过数据挖掘预测用户感兴趣的商品,从而实现个性化商品推荐,具有重要意义。本文提出的方法首先充分提取用户行为特征,然后使用逻辑
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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数码设计
【发表日期】
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2019年3期
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