基于用户偏好的个性化服装推荐模式研究

摘要

个性化推荐技术在解决信息超载和个性化需求方面有巨大潜力.服装作为电子商务平台重要类目,由于其用户偏好影响因素多、不稳定,且有明显的求异心理,对推荐系统提出更高的要求.从互联网平台的角度出发,通过消费者深度调研、文献研究、结合服装专家意见提取商品属性,构建服装模型;基于层次空间向量模型构建用户偏好模型,模型以用户兴趣度特征向量表示,其中兴趣度为用户浏览和购买记录中服装各属性出现的频率;通过混合推荐算法,对服装模型和用户模型进行匹配,计算目标集合中每件服装的综合得分,以TOPN推荐列表的形式完成推荐.对30个有丰富网购经验的志愿者进行模拟实验,使用预测准确度和排序准确度两项指标进行评估,结果表明该模型准确有效.