【摘 要】
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近年来,团购作为电子商务的一种新兴模式,得到了迅速的发展。然而,面临信息过载问题时,由于尚未发展成熟,团购网站无法针对用户进行个性化推荐。论文针对团购网站做了深入的
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近年来,团购作为电子商务的一种新兴模式,得到了迅速的发展。然而,面临信息过载问题时,由于尚未发展成熟,团购网站无法针对用户进行个性化推荐。论文针对团购网站做了深入的研究,探讨了传统的协同过滤算法应用在团购网站个性化推荐系统中所存在的问题,并针对数据稀疏性、项目冷启动及缺乏信任依据等问题提出了解决方案。在此基础上,本文结合传统的基于项目和基于用户的协同过滤算法的特点,提出组合的协同过滤算法模型,并应用到团购网站的个性化推荐系统中。此外,采用商品推荐和好友推荐的双重推荐模式,满足团购个性化推荐的需要。最后,为了验证改进后算法的有效性,进行仿真实验,实验结果表明,改进后的算法在推荐效果明显强于传统算法,对协同过滤算法起到了改进作用。
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