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基于行为日志的电商推荐算法研究

作者:谢金峰行为日志用户兴趣逻辑回归模型优化

摘要:电商用户行为日志包含丰富的用户兴趣信息,通过数据挖掘预测用户感兴趣的商品,从而实现个性化商品推荐,具有重要意义。本文提出的方法首先充分提取用户行为特征,然后使用逻辑回归二分类判断用户是否对商品感兴趣,最后根据判断结果实现个性化商品推荐。实验表明本文算法在真实数据集上具有较强的可用性。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

数码设计

《数码设计》(CN:11-5292/TP)是一本有较高学术价值的大型半月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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