校园交易作为大学校园中的新需求,如何快速找到心仪商品是交易平台需要解决的关键问题。本文提出多阶段推荐算法,第一阶段通过采集用户注册信息,用XGBoost算法训练,解决冷启动问题;第二阶段采用基于物品和用户的协同过滤算法实现商品推荐;第三阶段随着交易增多和交流圈建立,加入自然语言处理算法,增强推荐准确率。多阶段推荐算法实现了不同阶段的商品推荐,经测试,性能高于仅使用协同过滤算法。
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