【摘 要】
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伴随随着互联网技术的发展,O2O餐饮领域发展迅速,然而平台同质化严重,个性化推荐已经成为提升用户体验和提高运营水平的一种主要方式。而传统的协同过滤方法在数据稀疏的情况
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伴随随着互联网技术的发展,O2O餐饮领域发展迅速,然而平台同质化严重,个性化推荐已经成为提升用户体验和提高运营水平的一种主要方式。而传统的协同过滤方法在数据稀疏的情况下,用户推荐准确率不高。本文研究基于O2O餐饮行业背景,研究用户的行为对购买意向的影响,综合考虑购买行为、评价行,为等多种用户行为,判断用户的兴趣点,从而确定用户的购买意向,提出一种基于多种用户行为的购买意向模型。基于此提出基于购买意向的推荐方法。最后通过与传统基于用户的协同过滤算法进行比较,确定了本文推荐方法的有效性。
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