逻辑回归算法在电商大数据推荐系统中的应用研究

来源 :电脑知识与技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：bdysh

【摘要】

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摘要：针对电商用户大数据的特点，研究了基于品牌偏好预估的推荐算法，比较了关联规则推荐算法和逻辑回归算法在基于品牌流行度的推荐系统中的准确率、召回率和F1性能指标。实验表明，在特征工程比较完善的情况下，逻辑回归算法性能优于基于关联规则的推荐算法。　　关键词：大数据;电商推荐系统;逻辑回归算法　　中图分类号：TP393 文献标识码：A　　文章编号：1009-3044（2019）15-0291-0

【作者】

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潘正军　赵莲芬　王红勤

【出处】

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电脑知识与技术

【发表日期】

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2019年15期

【关键词】

：

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　　摘要：针对电商用户大数据的特点，研究了基于品牌偏好预估的推荐算法，比较了关联规则推荐算法和逻辑回归算法在基于品牌流行度的推荐系统中的准确率、召回率和F1性能指标。实验表明，在特征工程比较完善的情况下，逻辑回归算法性能优于基于关联规则的推荐算法。
　　关键词：大数据;电商推荐系统;逻辑回归算法
　　中图分类号：TP393

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