基于大数据的用户行为分析及个性化推荐案例——基于物品的电子商务商品推荐
日期:2018.11.20 点击数:1050
案例信息
【案例入库号】2018101
【作者】饶泓
【单位】信工学院
【关键词】 推荐系统 协同过滤 数据分析 数据挖掘 电子商务
【适用课程】机器学习与模式识别 、数据挖掘
【摘要】基于内容的协同过滤推荐系统通过分析用户的历史行为,主动向用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息,帮助用户发现其感兴趣的物品,节约时间,提升用户体验、对电子商务网站的忠诚度。本案例依据电子购物网站大量数据,研究用户的兴趣偏好,分析用户的需求和行为,发现用户的潜在兴趣点,从而引导用户发现自己的信息需求,帮助用户发现他们感兴趣的信息,为用户提供个性化的服务。
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