【摘 要】
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随着电子商务规模的不断扩大,商品数量和种类快速增长,从而出现愈加严重的信息过载现象,个性化推荐系统应运而生。尽管当前推荐技术已经取得了较大进展,但如何准确把握住用户的购买偏好,提高推荐准确率依然是推荐系统亟需解决的难题。在推荐实践中,如果不考虑用户是否购买过相关类型的商品以及重复购买周期等因素,可能会造成有些商品推荐的时机不对,这不仅占用了推荐资源,还可能会造成对消费者的困扰。基于此,本文从商品重
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随着电子商务规模的不断扩大,商品数量和种类快速增长,从而出现愈加严重的信息过载现象,个性化推荐系统应运而生。尽管当前推荐技术已经取得了较大进展,但如何准确把握住用户的购买偏好,提高推荐准确率依然是推荐系统亟需解决的难题。在推荐实践中,如果不考虑用户是否购买过相关类型的商品以及重复购买周期等因素,可能会造成有些商品推荐的时机不对,这不仅占用了推荐资源,还可能会造成对消费者的困扰。基于此,本文从商品重复购买周期视角对推荐方法的改进进行了研究。首先,考虑到商品的重复购买周期中隐藏着用户购买商品的规律,提出
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