基于概率回归模型和K-最近邻的电子商务个性化推荐方案  

Personalized Recommendation Scheme Based on Probabilistic Regression Mode and K-Nearest Neighbor in E-Commerce

作　　者：王伟[1] 徐平平[2] 王华君[1] 黎远松[3] 

机构地区：[1]无锡太湖学院工学院,江苏无锡214064 [2]东南大学信息科学与工程学院,江苏南京211189 [3]四川理工学院计算机学院,四川自贡643000

出　　处：《湘潭大学自然科学学报》2016年第1期97-100,119,共5页Natural Science Journal of Xiangtan University

基　　金：江苏省高校自然科学研究项目(14KJB520036)

摘　　要：针对电子商务中个性化推荐问题,提出一种基于概率回归模型和K-最近邻的电子商务个性化推荐方案.实验结果表明,该方案能够准确为客户推荐所需的商品.For the issues that the personalized recommendation in e-commerce,apersonalized recommendation scheme based on probabilistic regression mode and K-nearest neighbor in e-commerce is proposed.Experimental results show that the proposed scheme can be accurate for customers to recommend the required goods.

关 键 词：电子商务 个性化推荐 概率回归模型 K-最近邻 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]