基于客户喜好的双向个性化推荐算法

作者：李杨; 代永强^*

来源：计算机应用研究, 2021, 38(09): 2701-2709.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2021.01.0009

• 产品推荐
• 个性化分析
• 潜在客户推荐
• 购买网络

为了解决现有推荐算法仅考虑同类产品间单向推荐所缺乏的灵活性,提升产品的销量及用户的购物体验,提出一种基于客户喜好的双向个性化推荐算法,不仅可以为客户精准推荐产品,还可以为商家推荐潜在客户。首先,基于产品购买网络中客户及其邻居的购买信息,扩展客户购买信息;其次设计客户产品喜好权重计算办法,分析客户的购买喜好,并在客户喜好的指导下为客户提供个性化的产品推荐;最后,基于商家提供的样本客户,挖掘与样本客户相似的客户构成社区,为商家提供潜在客户推荐以及精准客户维护。在真实数据集上的实验验证了算法的有效性。该算法从客户和商家两个维度出发实现了产品与客户的双向推荐,为个性化推荐领域的研究提供有益的帮助。

• 单位
  甘肃农业大学