考慮商品互補替代關(guān)系和序列模式的推薦算法

摘要： 用戶真實的購買場景中，購物不僅僅看興趣，當下以及未來需求也很重要，而現(xiàn)有大部分推薦方法研究的是挖掘用戶近期興趣，較少從商品間的關(guān)系來研究用戶潛在需求.為了提高推薦算法準確性，豐富推薦種類，本文將商品互補替代關(guān)系特征和購買先后序列模式融入到推薦算法中，提出一種考慮商品互補替代關(guān)系和購買序列模式來研究用戶潛在需求的推薦算法，該算法在亞馬遜公開數(shù)據(jù)集Grocery上進行驗證，并與相關(guān)... （共10頁）