随着电商在线数据的海量增长,如何通过挖掘这些海量数据的有效特征,对用户进行精准的产品推荐成为工业界和学术界的研究热点。对用户的精准产品推荐能有效提高用户购物体验,提高电商的销售业绩,具有双赢的效果,所以对产品推荐算法的性能研究具有重要意义。本文利用Amazon的购物数据综合分析了现存产品推荐算法的性能,为推荐算法在平台上的应用提供了现实依据。
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