没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
首页电子商务推荐算法比较研究:解决数据稀疏挑战
电子商务推荐算法比较研究:解决数据稀疏挑战
需积分: 10 16 下载量 133 浏览量
更新于2024-07-25
收藏 269KB PDF 举报
本文是一篇深入比较电子商务应用中推荐算法的研究论文,由Zan Huang(宾夕法尼亚州立大学供应链与信息系统学院)、Daniel Zeng和Hsinchun Chen(亚利桑那大学管理信息系统学院)合作完成。作者们针对电商领域广泛探讨了推荐算法的性能,重点关注用户基础和物品基于关联/相似度的常用方法,这些方法在处理稀疏交易数据时面临着巨大挑战。 论文首先分析了在电商环境中,由于数据的稀疏性(即用户行为记录的不完整),对推荐系统提出了严峻考验。为了克服这一问题,研究者们引入了多种策略,如维度降低技术,这有助于减少数据的复杂性;生成模型,通过模拟用户的潜在兴趣来提供个性化的建议;以及扩散激活模型,它通过模拟信息在网络中的传播来找到相似用户的推荐。 此外,论文还提出了一种基于链接分析的新推荐算法。链接分析是一种网络分析方法,它通过识别和分析用户之间的关系来发掘隐含的喜好模式。这种新颖的方法试图利用用户间的社交网络信息来强化推荐,以提高推荐的准确性和个性化程度。实验结果显示,基于链接分析的算法在多个电商数据集上表现出了最佳的整体性能。 这篇研究论文不仅对比了现有推荐算法的优缺点,而且提出了一个创新性的解决方案,以适应电商场景中数据稀疏的问题。对于电商企业来说,理解和优化推荐算法是提升用户体验、增加销售转化率的关键,因此,这篇文章的研究成果对于业界具有实际的指导意义。通过深入理解这些算法的工作原理和性能,企业可以更好地选择和定制适合自己业务需求的推荐策略。
资源详情
资源推荐
5
element at the cth row and pth column of the resulting matrix aggregates the scores of the
similarities between product p and other products previously purchased by consumer c.
The intuition behind this algorithm is similar: the more similar to the target product are
the products purchased by the target consumer, the more likely he/she will also be
interested in that product. This algorithm has been shown to provide higher efficiency
and comparable or better recommendation quality than the user-based algorithm for many
datasets [3].
2.3 Dimensionality Reduction Algorithm
The dimensionality reduction-based algorithm first condenses the original interaction
matrix and generates recommendations based on the condensed and less sparse matrix to
alleviate the sparsity problem [11]. The standard singular vector decomposition
procedure is applied to decompose the interaction matrix A into 'VZU
⋅
⋅
, where U and V
are two orthogonal matrices of size
R
M
×
and RN
×
respectively and R is the rank of
matrix A. Z is a diagonal matrix of size
R
R
×
having all singular values of matrix A as its
diagonal entries. The matrix Z is then reduced by retaining only k largest singular values
to obtain Z
k
. U and V are reduced accordingly to obtain U
k
and V
k
. As a result,
'
kkk
VZU ⋅⋅ provides the best lower rank approximation of the original interaction matrix
A that preserves the primary data patterns exist in the data after the “noises” are removed.
Consumer similarities can then be derived from the compact representation based on
k
U
and
2/1
k
Z . Recommendations are then generated in the same fashion as described in the
user-based algorithm.
2.4 Generative Model Algorithm
Under this approach, latent class variables are introduced to explain the patterns of
interactions between consumers and products [5, 12]. Typically one can use one latent
class variable to represent the unknown cause that governs the interactions between
consumers and products. The interaction matrix A is considered to be generated from the
following probabilistic process: (1) select a consumer with probability P(c); (2) choose a
latent class with probability P(z|c); and (3) generate an interaction between consumer c
剩余22页未读,继续阅读
技术笔记本
- 粉丝: 121
- 资源: 24
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 最优条件下三次B样条小波边缘检测算子研究
- 深入解析:wav文件格式结构
- JIRA系统配置指南:代理与SSL设置
- 入门必备:电阻电容识别全解析
- U盘制作启动盘:详细教程解决无光驱装系统难题
- Eclipse快捷键大全:提升开发效率的必备秘籍
- C++ Primer Plus中文版:深入学习C++编程必备
- Eclipse常用快捷键汇总与操作指南
- JavaScript作用域解析与面向对象基础
- 软通动力Java笔试题解析
- 自定义标签配置与使用指南
- Android Intent深度解析:组件通信与广播机制
- 增强MyEclipse代码提示功能设置教程
- x86下VMware环境中Openwrt编译与LuCI集成指南
- S3C2440A嵌入式终端电源管理系统设计探讨
- Intel DTCP-IP技术在数字家庭中的内容保护
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功