基于Amazon购物数据的产品推荐算法性能研究
郑新
闽南理工学院信息管理学院 福建石狮 362700
摘要：随着电商在线数据的海量增长,如何通过挖掘这些海量数据的有效特征,对用户进行精准的产品推荐成为工业界和学术界的研究热点.对用户的精准产品推荐能有效提高用户购物体验,提高电商的销售业绩,具有双赢的效果,所以对产品推荐算法的性能研究具有重要意义.本文利用Amazon的购物数据综合分析了现存产品推荐算法的性能,为推荐算法在平台上的应用提供了现实依据.
关键词：海量电商数据推荐算法性能分析
资助基金：福建省中青年教师教育科研项目(JAT200772)
论文发表日期：2021-03-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 8-12 )