基于改进RFM模型的协同过滤推荐算法研究
王召义1
雷丽丽2
1.安徽商贸职业技术学院经济贸易系2.安徽省芜湖市小洲中心小学; 安徽师范大学教育科学学院，安徽芜湖241002
摘要：为了提高协同过滤推荐技术的服务效率和质量，给出了一种基于改进RFM模型的协同过滤推荐算法。该算法把利润引入RFM模型中，用利润代替购买金额，形成RFP模型，利用RFP来完善基于RFM的相似性计算，充分体现用户价值对推荐结果的影响。实验表明，该算法在提升推荐结果的覆盖率和准确率方面都有着较好的优势。
关键词：协同过滤RFM电子商务RFP
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 52-56 )
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