基于商品特征属性的个性化实时推荐系统研究  

作　　者：张警灿 王缓缓[1] 

机构地区：[1]三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443000

出　　处：《软件导刊》2016年第10期123-125,共3页Software Guide

基　　金：湖北省教育厅自然科学基金项目(Q20141212)

摘　　要：通过研究用户历史行为数据去捕捉用户购物的动态偏好,结合BP算法挖掘与每位用户购物习惯息息相关的商品特征属性集,并建立基于商品特征属性的关联规则推荐模型及基于商品时效的推荐模型,进一步提升个性化实时推荐系统推荐商品的效率并增加其多样性。

关 键 词：实时推荐系统 R语言 BP算法 FP-tree关联规则算法 商品时效 

分 类 号：TP319[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]