基于概率交易模型的线下百货推荐
文献类型:期刊论文
作者 | 王鹏飞; 郭嘉丰; 兰艳艳; 晏小辉; 程学旗 |
刊名 | 中文信息学报
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出版日期 | 2016 |
卷号 | 30.0期号:005页码:73 |
关键词 | PTM 概率交易模型 品牌共现 |
ISSN号 | 1003-0077 |
英文摘要 | 该文提出了一种新颖的概率交易模型PTM,针对线下百货进行个性化的推荐。传统的推荐模型,如K-近邻算法、矩阵分解等,或者仅利用局部的数据,使得模型面临线下数据极大的稀疏性挑战,或者忽略百货数据中的交易维度,使得模型损失了同一交易中多商品共现的强相关信息,最终导致它们在面对线下百货推荐问题时性能低下。针对以上的问题,本模型从交易的维度出发,建模交易记录中的共现模式,并利用全局的交易数据来学习商品的相关分量,在此基础上推断出用户的兴趣分布,实现个性化的推荐。在真实的线下百货交易数据上的实验结果表明,该模型能够极大地提高线下百货领域个性化推荐的准确性。 |
语种 | 英语 |
源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36039] ![]() |
专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 王鹏飞,郭嘉丰,兰艳艳,等. 基于概率交易模型的线下百货推荐[J]. 中文信息学报,2016,30.0(005):73. |
APA | 王鹏飞,郭嘉丰,兰艳艳,晏小辉,&程学旗.(2016).基于概率交易模型的线下百货推荐.中文信息学报,30.0(005),73. |
MLA | 王鹏飞,et al."基于概率交易模型的线下百货推荐".中文信息学报 30.0.005(2016):73. |
入库方式: OAI收割
来源:计算技术研究所
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