基于大数据技术的电子商务个性化信息自动推荐算法应用

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当前个性化推荐算法应用因未构建增量更新推荐模型,对电子商务平台的大数据进行处理,导致推荐结果不能及时更新,严重影响用户体验。因此,提出基于大数据技术的电子商务个性化信息自动推荐算法。首先对平台中用户与项目的相异度进行计算,利用计算后的相异度矩阵构建数据增量更新模型;然后,将该模型作为个性化推荐模型,引入IU-UserCF推荐算法,提高预测准确性;最后以电商物流为应用对象,将所提方法引入应用进行探索。实验对比结果表明,所提方法在电子商务应用中有着更加出色的推荐效果。
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