一种追踪用户兴趣变化的电子商务推荐方法

摘要

追踪用户兴趣变化的电子商务推荐方法，依据用户的历史数据进行以下操作：首先，针对电子商务推荐系统中的评分矩阵稀疏问题，通过用户页面停留时间等隐式反馈得到隐式评分，再结合显式评分构建反映用户偏好的“用户‑商品”综合评分矩阵；然后，根据用户最近一个时间段内的评分记录，并利用已有的商品类别信息得到用户之间的商品类别信息相似度；最后，综合考虑用户之间的评分相似度和商品类别信息相似度，采用基于时间加权的协同过滤算法，给用户推荐最可能感兴趣的商品。本发明的优点在于：充分考虑用户兴趣的动态变化，有效利用商品的类别信息和用户的隐式反馈，推荐更符合用户当前需求的商品。