基于数据的商城推荐算法设计和应用

  在大数据时代，推荐系统的需求日益增多，其原因是在这样的时代，消费者购物的习惯慢慢的受到重视。慢慢的变多的消费者选择在线购买商品，这导致了数据量爆炸式增长。消费者行为数据对于电子商务平台的推荐算法来说是很重要的。

  在电子商务领域，推荐系统通常涉及到以下问题： （1）怎么样确定用户是否有兴趣购买； （2）如何明智的选择用户产生兴趣的商品； （3）怎么样确定推荐的商品是不是适合用户； （4）如何评估推荐结果； 本文将以在线购物网站为例，分析在线购物网站中商品数据的特点和数据处理方式，然后通过对数据来进行分类和处理，最后采用基于历史偏好的协同过滤算法对商城中不同商品进行推荐。

  文章大致上可以分为三部分： 1.在线购物网站中商品数据分析 2.基于历史偏好的协同过滤算法设计和实现 本文介绍了一种在线购物网站中商品数据分析和处理方法，并介绍了在基于历史偏好的协同过滤算法设计和实现中应用到算法原理和具体实现。