基于向量空间模型的在线拍卖商品推荐

作者：李雪峰; 刘鲁; 张曌顾客对顾客向量空间模型用户偏好模型

摘要：随着在线拍卖的迅速发展，网站的用户数和商品数急剧增加，使得信息过载和如何提高客户忠诚度的问题凸现出来。为了解决这一问题，采用理论分析和实验的方法，对用户在拍卖网站的行为进行了详细分析，提出了偏好序的概念。在此基础上建立了基于向量空间的用户偏好模型和拍卖商品模型，然后利用内容过滤技术进行拍卖商品的个性化推荐。研究结果表明，买者偏好模型的权重矩阵形式很好地克服了传统的向量表示形式，全面地表示了买者的偏好。研究使得目前拍卖网站的推荐手段更加丰富，提高了推荐的个性化、智能化程度。

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