資料介紹
針對(duì)個(gè)性化商品推薦方法中普遍存在的推薦準(zhǔn)確率不高的問題,提出一種集成用戶信任度和品牌認(rèn)可度的商品推薦方法( TBCRMI)。該方法通過分析用戶的購(gòu)買行為和評(píng)價(jià)行為,計(jì)算得到用戶對(duì)商品品牌的認(rèn)可度和用戶自身的活躍度;然后利用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法對(duì)用戶進(jìn)行聚類,并在此基礎(chǔ)上融合用戶信任關(guān)系,采用Top-K方法得到近鄰關(guān)系;最后,依據(jù)近鄰關(guān)系生成目標(biāo)用戶商品推薦列表。為了驗(yàn)證算法的有效性,使用Amazon Food和Unlocked Mobile phone兩個(gè)數(shù)據(jù)集,選擇基于用戶的協(xié)同過濾算法( UserCF)、融合用戶信任的協(xié)同過濾推薦算法(SPTUserCF)與合并用戶信任的協(xié)同過濾算法(MTUserCF),對(duì)準(zhǔn)確率、召回率和Fl值等指標(biāo)進(jìn)行了對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,無(wú)論是多品牌綜合推薦還是單一品牌推薦,TBCRMI在各項(xiàng)指標(biāo)均優(yōu)于目前常用的個(gè)性化商品推薦方法。
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展與廣泛應(yīng)用,電子商務(wù)已成為人們?nèi)粘I钪胁豢苫蛉钡纳唐方灰啄J?。在影響商品銷售的諸多因素中,信任關(guān)系和品牌概念起到至關(guān)重要的作用。信任是構(gòu)建用戶間伙伴關(guān)系的基石,口碑營(yíng)銷、病毒營(yíng)銷等新型營(yíng)銷模式就是基于信任關(guān)系的銷售。品牌是商品的標(biāo)志,企業(yè)通過關(guān)系營(yíng)銷、數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷、整合營(yíng)銷等營(yíng)銷手段提升用戶對(duì)品牌的認(rèn)可度,進(jìn)而增強(qiáng)用戶黏度,促進(jìn)商品銷售。這兩個(gè)關(guān)鍵因素的融合可以使用戶在種類繁多的電子商務(wù)環(huán)境中迅速找到合適的商品,提高用戶的購(gòu)買效率。為此,本文從用戶信任和品牌認(rèn)可兩個(gè)方面著手,對(duì)傳統(tǒng)個(gè)性化推薦方法進(jìn)行改進(jìn),實(shí)現(xiàn)電子商務(wù)精準(zhǔn)營(yíng)銷。
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