电子商务中提供产品推荐系统
摘要：为了商业对消费者电子商务目的，本文提出了一种明确和隐含评级的产品推荐系统。该系统向新用户推荐产品。它依赖于与请求推荐的用户的购买模式接近的以前用户的购买模式。该系统基于加权余弦相似度度量来找出数据库中所有用户的用户资料中最接近的用户资料。它还在推荐产品中实施了关联规则挖掘规则。此外，此产品推荐系统还考虑了购买物品的交易时间，从而消除了顺序识别问题。实验结果表明，在隐含评级方面，所提出的方法在推荐产品方面具有可接受的性能。它还表明，引入关联规则可提高推荐系统的性能度量。
作者：Ruma Dutta, Debajyoti Mukhopadhyay
论文ID：1109.4257
分类：Information Retrieval
分类简称：cs.IR
提交时间：2011-09-21