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电子商务中基于潜在类回归模型的农产品个性化推荐方案
被引量：
4
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作者
彭洁
徐剑晖
陈超
《江苏农业科学》
北大核心
2017年第12期274-278,共5页
针对现有电子商务中农产品个性化推荐方案精度较低的问题,提出一种基于潜在类回归模型(latent-class regression model,简称LCRM)和组群偏好的个性化推荐方案。首先,收集农产品的评价信息,进行预处理,提取出每个评价者的特征-意见值对...
针对现有电子商务中农产品个性化推荐方案精度较低的问题,提出一种基于潜在类回归模型(latent-class regression model,简称LCRM)和组群偏好的个性化推荐方案。首先,收集农产品的评价信息,进行预处理,提取出每个评价者的特征-意见值对。然后,利用LCRM根据整体与特征评价,将具有相同爱好的评价者进行分组,构建组群偏好,并计算单个评价者的偏好。最后,通过计算用户与组群偏好的相似度来定位组群,通过计算用户与该组群中评价者偏好的相似度来定位农产品,最终列出推荐表。结果表明,该方案能够准确为用户推荐所需的农产品,推荐列表中农产品的命中率达到了83%,同时具有较低的计算复杂度。
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关键词
电子商务
农产品个性化推荐
潜在类回归模型
组群偏好
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题名
电子商务中基于潜在类回归模型的农产品个性化推荐方案
被引量：
4
1
作者
彭洁
徐剑晖
陈超
机构
四川工程职业技术学院经济管理系
电子科技大学计算机科学与工程学院
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2017年第12期274-278,共5页
基金
四川省科技支撑计划(编号:2014RZ0048)
文摘
针对现有电子商务中农产品个性化推荐方案精度较低的问题,提出一种基于潜在类回归模型(latent-class regression model,简称LCRM)和组群偏好的个性化推荐方案。首先,收集农产品的评价信息,进行预处理,提取出每个评价者的特征-意见值对。然后,利用LCRM根据整体与特征评价,将具有相同爱好的评价者进行分组,构建组群偏好,并计算单个评价者的偏好。最后,通过计算用户与组群偏好的相似度来定位组群,通过计算用户与该组群中评价者偏好的相似度来定位农产品,最终列出推荐表。结果表明,该方案能够准确为用户推荐所需的农产品,推荐列表中农产品的命中率达到了83%,同时具有较低的计算复杂度。
关键词
电子商务
农产品个性化推荐
潜在类回归模型
组群偏好
分类号
TP391 [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
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1
电子商务中基于潜在类回归模型的农产品个性化推荐方案
彭洁
徐剑晖
陈超
《江苏农业科学》
北大核心
2017
4
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