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题名多维度自适应协同过滤的跨境电商产品信息推荐方法
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作者
钱远玲
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机构
仰恩大学经济学院
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出处
《青岛大学学报(自然科学版)》
2025年第1期37-42,50,共7页
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基金
2021年度福建省高校哲学社会科学研究项目(批准号:JAS21386)资助
2021年度泉州市社会科学规划项目(批准号:2021E01)资助。
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文摘
针对传统推荐方法在覆盖率和多样性方面的不足,提出了一种多维度自适应协同过滤的跨境电商产品信息推荐方法。通过综合考虑用户的浏览次数、收藏、加购、购买行为和评论5个维度,计算用户对产品的评分,并构建评分矩阵;采用自适应k-means算法对用户进行聚类,计算用户间的相似度,识别最近邻用户,进而预测产品评分,生成推荐列表,实现多维度自适应协同过滤推荐。研究结果显示,本文方法在覆盖率、多样性以及用户满意度方面均表现出更优的效果,覆盖度最高达到0.88,多样性最高达到0.989 0,用户满意度最高达到95.67%。
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关键词
多维度
自适应协同过滤
跨境电商产品
聚类
信息推荐方法
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Keywords
multi-dimensional
adaptive collaborative filtering
cross border e-commerce products
clustering
information recommendation methods
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分类号
TP142.57
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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