【摘 要】
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在电子商务推荐中时间是一个重要的数据类型,通过时间序列可以有效解决用户的兴趣漂移问题.同时,采取动态追踪用户行为随时间变化的行为轨迹特征,可以有效提高个性化推荐系统
【机 构】
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河南财经政法大学计算机与信息工程学院,河南郑州450046;北京物资学院信息学院,北京100149;故宫博物院,北京100009
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在电子商务推荐中时间是一个重要的数据类型,通过时间序列可以有效解决用户的兴趣漂移问题.同时,采取动态追踪用户行为随时间变化的行为轨迹特征,可以有效提高个性化推荐系统的准确性.基于时间序列的这一特征,提出一种基于时间和聚类的电子商务推荐策略,运用二分K - means聚类方法对物品进行聚类,结合时间因素对用户进行协同过滤的推荐.实验结果表明,该推荐策略可以提高推荐的准确性.
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