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基于客户喜好的双向个性化推荐算法
被引量：
3
1
作者
李杨
代永强
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第9期2701-2704,2709,共5页
为了解决现有推荐算法仅考虑同类产品间单向推荐所缺乏的灵活性,提升产品的销量及用户的购物体验,提出一种基于客户喜好的双向个性化推荐算法,不仅可以为客户精准推荐产品,还可以为商家推荐潜在客户。首先,基于产品购买网络中客户及其...
为了解决现有推荐算法仅考虑同类产品间单向推荐所缺乏的灵活性,提升产品的销量及用户的购物体验,提出一种基于客户喜好的双向个性化推荐算法,不仅可以为客户精准推荐产品,还可以为商家推荐潜在客户。首先,基于产品购买网络中客户及其邻居的购买信息,扩展客户购买信息;其次设计客户产品喜好权重计算办法,分析客户的购买喜好,并在客户喜好的指导下为客户提供个性化的产品推荐;最后,基于商家提供的样本客户,挖掘与样本客户相似的客户构成社区,为商家提供潜在客户推荐以及精准客户维护。在真实数据集上的实验验证了算法的有效性。该算法从客户和商家两个维度出发实现了产品与客户的双向推荐,为个性化推荐领域的研究提供有益的帮助。
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关键词
产品推荐
个性化分析
潜在客户推荐
购买
网络
下载PDF
职称材料
基于社区发现的农产品共同购买网络可视化分析
2
作者
孙瑞志
侯曼曼
赵凯艺
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第S01期482-488,共7页
在实际的农产品生产销售场景中,消费者共同购买行为所形成的网络结构非常复杂且多变。虽然社区发现算法可以有效挖掘出共同购买行为背后隐藏的信息,但存在分析结果不易理解、支持决策条件不足的问题。为此,考虑到社区发现算法在共同购...
在实际的农产品生产销售场景中,消费者共同购买行为所形成的网络结构非常复杂且多变。虽然社区发现算法可以有效挖掘出共同购买行为背后隐藏的信息,但存在分析结果不易理解、支持决策条件不足的问题。为此,考虑到社区发现算法在共同购买网络分析中的广泛应用及可视化技术对分析结果的呈现能力,提出一种基于社区发现的共同购买网络可视化分析方法。该方法首先利用社区发现算法Clauset-Newman-Moore(CNM)划分共同购买网络,其次对网络结构的不同社区中农产品数量、共同购买行为频数和农产品价格众数所占百分比进行分析,然后对各社区共同购买农产品的消费者信息进行交互式分析,最后将分析结果进行交互式可视化展示,根据可视化界面得出共同购买的一些行为规律,进而深度挖掘消费者的消费模式。为了更好地呈现该分析方法,通过设计实现的可视化分析界面,交互式探索分析了一组在青岛地区的农产品动态销售数据。
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关键词
共同
购买
网络
社区发现
可视化
Clauset-Newman-Moore
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职称材料
题名
基于客户喜好的双向个性化推荐算法
被引量：
3
1
作者
李杨
代永强
机构
甘肃农业大学信息科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第9期2701-2704,2709,共5页
基金
甘肃省高等学校创新能力提升项目(2019A-056)
甘肃农业大学青年导师基金资助项目(GAU-QDFC-2019-02)
甘肃农业大学学科建设专项基金资助项目(GAU-XKJS-2018-253)。
文摘
为了解决现有推荐算法仅考虑同类产品间单向推荐所缺乏的灵活性,提升产品的销量及用户的购物体验,提出一种基于客户喜好的双向个性化推荐算法,不仅可以为客户精准推荐产品,还可以为商家推荐潜在客户。首先,基于产品购买网络中客户及其邻居的购买信息,扩展客户购买信息;其次设计客户产品喜好权重计算办法,分析客户的购买喜好,并在客户喜好的指导下为客户提供个性化的产品推荐;最后,基于商家提供的样本客户,挖掘与样本客户相似的客户构成社区,为商家提供潜在客户推荐以及精准客户维护。在真实数据集上的实验验证了算法的有效性。该算法从客户和商家两个维度出发实现了产品与客户的双向推荐,为个性化推荐领域的研究提供有益的帮助。
关键词
产品推荐
个性化分析
潜在客户推荐
购买
网络
Keywords
recommendation of products
personalized analysis
potential customers recommendation
purchase network
分类号
TP393.04 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于社区发现的农产品共同购买网络可视化分析
2
作者
孙瑞志
侯曼曼
赵凯艺
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
农业农村部精准农业技术集成科研试验基地(畜牧业)
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第S01期482-488,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0501805)
综合数据服务系统之基础平台建设项目(JZNYYY001)
文摘
在实际的农产品生产销售场景中,消费者共同购买行为所形成的网络结构非常复杂且多变。虽然社区发现算法可以有效挖掘出共同购买行为背后隐藏的信息,但存在分析结果不易理解、支持决策条件不足的问题。为此,考虑到社区发现算法在共同购买网络分析中的广泛应用及可视化技术对分析结果的呈现能力,提出一种基于社区发现的共同购买网络可视化分析方法。该方法首先利用社区发现算法Clauset-Newman-Moore(CNM)划分共同购买网络,其次对网络结构的不同社区中农产品数量、共同购买行为频数和农产品价格众数所占百分比进行分析,然后对各社区共同购买农产品的消费者信息进行交互式分析,最后将分析结果进行交互式可视化展示,根据可视化界面得出共同购买的一些行为规律,进而深度挖掘消费者的消费模式。为了更好地呈现该分析方法,通过设计实现的可视化分析界面,交互式探索分析了一组在青岛地区的农产品动态销售数据。
关键词
共同
购买
网络
社区发现
可视化
Clauset-Newman-Moore
Keywords
co-purchase network
community discovery
visualization
Clauset-Newman-Moore
分类号
O157.5 [理学—数学]
F323.7 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于客户喜好的双向个性化推荐算法
李杨
代永强
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
3
下载PDF
职称材料
2
基于社区发现的农产品共同购买网络可视化分析
孙瑞志
侯曼曼
赵凯艺
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
0
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职称材料
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