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基于Amazon购物数据的产品推荐算法性能研究
被引量：
1
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作者
郑新
《信息技术与信息化》
2021年第3期8-12,共5页
随着电商在线数据的海量增长,如何通过挖掘这些海量数据的有效特征,对用户进行精准的产品推荐成为工业界和学术界的研究热点。对用户的精准产品推荐能有效提高用户购物体验,提高电商的销售业绩,具有双赢的效果,所以对产品推荐算法的性...
随着电商在线数据的海量增长,如何通过挖掘这些海量数据的有效特征,对用户进行精准的产品推荐成为工业界和学术界的研究热点。对用户的精准产品推荐能有效提高用户购物体验,提高电商的销售业绩,具有双赢的效果,所以对产品推荐算法的性能研究具有重要意义。本文利用Amazon的购物数据综合分析了现存产品推荐算法的性能,为推荐算法在平台上的应用提供了现实依据。
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关键词
海量电商数据
推荐算法
性能分析
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职称材料
题名
基于Amazon购物数据的产品推荐算法性能研究
被引量：
1
1
作者
郑新
机构
闽南理工学院信息管理学院
出处
《信息技术与信息化》
2021年第3期8-12,共5页
基金
2020年福建省中青年教师教育科研项目(项目编号:JAT200772)。
文摘
随着电商在线数据的海量增长,如何通过挖掘这些海量数据的有效特征,对用户进行精准的产品推荐成为工业界和学术界的研究热点。对用户的精准产品推荐能有效提高用户购物体验,提高电商的销售业绩,具有双赢的效果,所以对产品推荐算法的性能研究具有重要意义。本文利用Amazon的购物数据综合分析了现存产品推荐算法的性能,为推荐算法在平台上的应用提供了现实依据。
关键词
海量电商数据
推荐算法
性能分析
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Amazon购物数据的产品推荐算法性能研究
郑新
《信息技术与信息化》
2021
1
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