【摘 要】
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为研究电子商务内容推荐算法,论文从电子商务推荐系统中的瓶颈问题——相似度计算出发,借助可拓学的方法进行分析。论文将可拓学中基元的表示方法引入推荐算法中,并采用关联
【机 构】
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北京物资学院信息学院,中国社会科学院数量经济与技术经济研究所
【基金项目】
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北京物资学院高级别科研项目培育基金项目(GJB20162001);北京市教委科技计划一般项目(SQKM201710037002);北京市教委高水平教师队伍建设青年成长拔尖人才项目(CIT&TCD201704059)联合资助;北京物资学院2017年度“实培计划”项目
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为研究电子商务内容推荐算法,论文从电子商务推荐系统中的瓶颈问题——相似度计算出发,借助可拓学的方法进行分析。论文将可拓学中基元的表示方法引入推荐算法中,并采用关联函数和可拓距的思想,实现了产品的表示和相似度计算,进而得到了一种新的内容推荐算法。然后通过实例分析对算法进行验证,确认了方法的可靠性和有效性。论文的研究将可拓学思想引入到推荐算法中,这对可拓思想的应用以及推荐算法的实现都起到了有益的作用。
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