【摘 要】
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通过研究用户和产品之间的关系,解决电视产品精准营销推荐和打包推荐两个问题.借鉴基于产品的协同过滤算法,以用户与产品相关度为推荐系数,分析其关联关系;通过网络爬虫获取
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11801575),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CZQ20008)
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通过研究用户和产品之间的关系,解决电视产品精准营销推荐和打包推荐两个问题.借鉴基于产品的协同过滤算法,以用户与产品相关度为推荐系数,分析其关联关系;通过网络爬虫获取辅助信息对用户和产品贴多级标签,按标签对打包用户推荐打包产品.在IBCF、random、popular三种算法中,选择popular算法时,每个用户最优推荐产品个数为15个;选择IBCF算法时,每类用户的打包推荐产品包个数为3个,分别得到推荐方案.在查准率、查全率以及综合评价指标三个评价指标数据的对比中,打包推荐的3项评价指标明显优于精准推荐,
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