基于用户隐性反馈行为的下一个购物篮推荐

基于用户隐性反馈行为的下一个购物篮推荐基于用户隐性反馈行为的下一个购物篮推荐摘要：随着电子商务的快速发展，个性化推荐系统成为了提高用户体验和增加平台营销利润的重要手段。而购物篮推荐作为个性化推荐的重要

基于用户隐性反馈行为的下一个购物篮推荐 基于用户隐性反馈行为的下一个购物篮推荐 摘要： 随着电子商务的快速发展，个性化推荐系统成为了提高用户体验和增加平台营销利润 的重要手段。而购物篮推荐作为个性化推荐的重要组成部分，旨在为用户提供下一个 可能感兴趣的商品，从而增加用户购买意愿和交易量。然而，传统推荐系统主要基于 用户显性反馈行为，忽略了用户的隐性反馈行为。本论文基于用户隐性反馈行为，探 讨了购物篮推荐的优化策略，提出了基于用户隐性反馈行为的下一个购物篮推荐方 法，并对其进行了实验验证。实验结果表明，我们的方法能够显著提升购物篮推荐的 准确性和效果。 关键词：个性化推荐；购物篮推荐；隐性反馈行为；电子商务 1. 引言 随着互联网和电子商务的迅速发展，个性化推荐系统成为了电子商务平台吸引用户和 提高用户体验的关键手段。个性化推荐系统通过分析用户的偏好和行为特征，为用户 提供感兴趣的商品和服务，从而增加用户购买意愿和平台的交易量。购物篮推荐作为 个性化推荐的重要组成部分，能够向用户推荐下一个可能感兴趣的商品，为用户提供 更好的购物体验。 然而，传统推荐系统主要基于用户的显性反馈行为，如购买记录、评分等，忽略了用 户的隐性反馈行为，如浏览历史、停留时间等。隐性反馈行为对于推荐系统的准确性 和效果有着重要影响，能够帮助系统更好地理解用户的兴趣和需求。因此，基于用户 隐性反馈行为进行购物篮推荐，有着重要的研究意义和实际应用价值。 2. 相关工作 2.1 个性化推荐系统 个性化推荐系统是根据用户的兴趣和需求，从大量的商品和服务中选取一些最相关的 推荐给用户。个性化推荐系统主要包括协同过滤、内容过滤和混合推荐等方法。协同 过滤侧重于分析用户行为和兴趣相似度，推荐和用户兴趣相似的其他用户也感兴趣的 商品。内容过滤则通过分析用户对商品的内容特征进行推荐，能够更好地理解用户的 兴趣和需求。混合推荐则综合了协同过滤和内容过滤的优点，提供更全面和准确的推 荐结果。