【摘 要】
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提出了一种新的混合型推荐系统框架,该框架采用改进的K-means方法对用户和产品进行聚类,然后用Logistic回归对交易数据进行关联分析,最后使用线性信息融合模型对所有规则进行
【机 构】
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厦门大学系统与控制研究中心; 四川大学数学学院; 厦门理工学院计算机系;
【基金项目】
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厦门大学国家211三期项目:立体通信与信息集成智能技术
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提出了一种新的混合型推荐系统框架,该框架采用改进的K-means方法对用户和产品进行聚类,然后用Logistic回归对交易数据进行关联分析,最后使用线性信息融合模型对所有规则进行综合判断,给出合理的推荐结果.介绍了这个框架的实现过程,并将系统应用于一个具体的商业案例,以对推荐效果进行检验.结果表明:新系统适用于垂直型电子商务网站,推荐准确度较高.
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