【摘 要】
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用户的行为序列具有的连续性特征能够很好地反映用户的购买习惯或者用户的购物偏好,而这种特性在利用显式反馈算法进行商品推荐时往往会被忽略。因此,根据用户的购物行为等隐
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用户的行为序列具有的连续性特征能够很好地反映用户的购买习惯或者用户的购物偏好,而这种特性在利用显式反馈算法进行商品推荐时往往会被忽略。因此,根据用户的购物行为等隐式反馈信息,提出一种基于变长马尔科夫模型的＂自适应两阶段过滤＂推荐算法。该算法主要是利用概率后缀树构建变长马尔科夫模型,然后利用该模型对用户行为序列数据集进行多次分类过滤,以判断出用户对商品的购买倾向,生成用户的商品推荐列表。实验表明所提出的推荐策略具有不错的推荐效果。
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