【摘 要】
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为了提高电商的个性化推荐能力,满足用户偏好,提高电商的销售和购买配准性,文章提出一种基于遗传模糊聚类的电商个性化推荐算法。文章对电商个性化偏好信息推荐总体构架进行
【机 构】
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中山火炬职业技术学院,澳门城市大学
【基金项目】
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广东省中山市科技计划项目(编号2014A2FC347)的研究成果之一
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为了提高电商的个性化推荐能力,满足用户偏好,提高电商的销售和购买配准性,文章提出一种基于遗传模糊聚类的电商个性化推荐算法。文章对电商个性化偏好信息推荐总体构架进行了设计及个性化推荐的偏好数据进行了采集,对采集的电商个性偏好数据进行了空间结构重组和样本插值拟合,以提取电商个性化偏好数据的关联特征量,并采用遗传进化方法进行特征提取的全局寻优,结合模糊C均值聚类方法,对提取的电商个性偏好数据特征进行聚类处理,根据数据聚类结果实现电商个性化推荐。仿真结果表明,采用该算法进行电商个性化推荐的准确较高,置信度水平较好,推荐满意度较高。
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