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摘要
随着电子商务用户量、信息量和商品量的不断增多，大众定制化需求和商品多样化供给间的矛盾更加凸显，这对电子商务中的推荐系统提出了更高要求。基于协同过滤技术的智能推荐方法既能结合用户的个人偏好、习惯等精准进行个性化推荐，又可以通过推荐系统发掘并展示长尾商品，加速商品的利用与转化，顺应市场多元化发展。首先，本文基于挖掘用户历史行为并判断用户偏好的目标，分析协同过滤算法的实现原理。其次，针对电子商务平台需求特征，构建包括数据预处理、相似度计算、推荐生成和评估在内的智能推荐方法步骤。最后，针对现有算法提出实现条件。
- 出版日期2023
- 单位江西理工大学; 浙江工商职业技术学院; 宁波城市职业技术学院
