多源大数据视角下的电商个性化推荐系统设计  

作　　者：杜萍萍 孙翠平 

机构地区：[1]铜陵学院工商管理学院,安徽铜陵244000

出　　处：《佳木斯大学社会科学学报》2024年第5期82-83,91,共3页Journal of Social Science of Jiamusi University

基　　金：铜陵学院校级科研项目:“基于多源异质数据的商品组合推荐方法研究”(2021tlxy15);安徽省哲学社会科学规划项目:“内生动力视域下安徽省电商精准扶贫长效机制研究”(AHSKQ2018D)。

摘　　要：数据时代下,数据呈现出属性异质性和来源多样性的特点。在多源异质数据中实现商品推荐已经成为推荐系统研究中的热点和难题。考虑个人偏好和购物情境对客户消费决策的影响,从构建多源异质信息网络、考虑购物情境优化推荐算法、采用混合推荐结果等方面设计电商个性化推荐系统,从优化商品搭配的角度讨论商品推荐问题,进而提升整体的商品推荐效果。

关 键 词：多源异质网络 商品组合 购物情境 推荐系统 

分 类 号：F713.36[经济管理—产业经济] TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术]