基于支持向量机的电子商城用户分类个性化推荐算法设计 |
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引用本文: | 王洁,李烈军,徐锴,唐辉军.基于支持向量机的电子商城用户分类个性化推荐算法设计[J].电子测试,2016(12). |
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作者姓名: | 王洁 李烈军 徐锴 唐辉军 |
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作者单位: | 宁波大红鹰学院信息工程学院,浙江宁波,315175 |
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基金项目: | 2016年浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划(2016R425007) |
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摘 要: | 电子商城作为用户经常性访问的场所,这对用户实时分类进而完成商品购买预测准确性提供了必要的数据基础,本文基于支持向量机技术,对基于登录用户实时分类,进而完成商品个性化推荐的预测过程进行了详细设计,以减少客户搜索商品的时间,提升网站的销售额。
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关 键 词: | 电子商务 支持向量机 用户分类 |
The Designation of e-commerce personalized recommendation system of classification of users Based on support vector machines |
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Abstract: | Electronic shopping mall is often accessed by users,the purchasing data can predict the demand goods.In this paper,based on the support vector machine technology and the users’ real-time classification,the personalized prediction system is designed.It can reduce the time to search the goods and increase the sales. |
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Keywords: | e-commerce support vector machines user classification |
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