面向C2M个性化定制的协同过滤推荐算法研究
Research on Collaborative Filtering Recommendation Algorithm for C2M Personalized Customization作者机构：江西理工大学江西 赣州
出 版 物：《传感器技术与应用》 (Journal of Sensor Technology and Application)
年 卷 期：2022年第10卷第2期
页 面：99-105页
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：协同过滤算法是现今电商模式下最有效和最广泛的推荐方法,但是传统算法仅考虑用户兴趣,忽略项目信息的影响。特别在C2M (用户直连制造)模式下,借助于工业定制平台,项目的有效信息量倍增,项目信息对于用户的个性化定制有重大的影响。针对这个问题,本文构建用户满意度模型来预测项目的信息对用户的影响,结合传统协同过滤算法,综合考虑用户兴趣和满意度来产生推荐结果。通过实验结果表明,改进协同过滤算法的具有可行性,并提高了推荐的有效性。
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