基于跨电商行为的交叉推荐算法

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基于跨电商行为的交叉推荐算法

张亮, 柏林森, 周涛

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2013 > 42(1): 154-160

张亮, 柏林森, 周涛. 基于跨电商行为的交叉推荐算法[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(1): 154-160. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.01.031

引用本文:

张亮, 柏林森, 周涛. 基于跨电商行为的交叉推荐算法[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(1): 154-160. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.01.031

ZHANG Liang, BAI Lin-sen, ZHOU Tao. Crossing Recommendation Based on Multi-B2C Behavior[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(1): 154-160. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.01.031

Citation:

ZHANG Liang, BAI Lin-sen, ZHOU Tao. Crossing Recommendation Based on Multi-B2C Behavior[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(1): 154-160. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.01.031

基于跨电商行为的交叉推荐算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.01.031

张亮^1,2,
柏林森¹,
周涛^2,3

1.
北京百分点信息科技有限公司北京海淀区 100080;
2.
电子科技大学互联网科学中心成都 610054;
3.
杭州师范大学阿里巴巴商学院杭州 310036

基金项目:

国家自然科学基金面上项目(60973069); 中央高校基本科研业务费(ZYGX2010Z001)

作者简介:
张亮(1988-),男,主要从事数据挖掘方面的研究.

中图分类号: TP301

Crossing Recommendation Based on Multi-B2C Behavior

1.
Beijing Baifendian Information Technology Co.,Ltd. Haidian Beijing 100080;
2.
Web Sciences Center,University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 610054;
3.
Alibaba Business School,Hangzhou Normal University Hangzhou 310036

摘要: 利用百分点科技推荐引擎提供的原始数据, 分析了用户跨电商的行为, 提出了一种可在多个电商之间进行交叉推荐的算法. 结果证明, 该算法不仅在精确性上较完全冷启动的随机推荐有巨大的提高, 而且所推荐的商品可以保持相当的多样性与新颖性. 分析显示有约5%~10%的点击、收藏和购买行为发生在有交叉行为的用户身上, 这些用户的活跃性明显强于非交叉用户. 这些结果暗示交叉用户可能是网上购物的重度用户. 该文展现了全新的研究思路, 研讨了全新的分析对象, 其思路和结果对于电子商务研究有重要价值.
- 冷启动问题 /
- 交叉推荐 /
- 电子商务 /
- 跨电商行为 /
- 推荐系统
Abstract: Personalized recommendation has now been widely used in E-commerce, but there are still some problems to be solved such as cold-start problem, data sparsity, diversity-accuracy dilemma and so on. Existing literatures have focused on single data set, lacking a systematic understanding about the accessing behavior involving multiple web sites. Thanks to the real data, provided by Baifendian Information Technology recommendation engine, we analyze users' behavior on multi-B2Cs (business-to-customers) and propose a crossing recommendation algorithm which is able to recommend items of a B2C site to users according to the records of users in other B2C web sites. This algorithm largely improves accuracy compared with purely random recommendation under completely cold-start environment and can still keep high diversity and novelty.
- cold-start problem /
- crossing recommendation /
- E-commerce /
- multi-B2C behaviors /
- recommender systems

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[3]	王永, 冉珣, 尹恩民, 王利. 满足差分隐私保护的矩阵分解推荐算法 . 电子科技大学学报, 2021, 50(3): 405-413. doi: 10.12178/1001-0548.2020359
[4]	蒋伟, 秦志光. 耦合社会信任信息的矩阵分解协同过滤模型 . 电子科技大学学报, 2019, 48(3): 420-426. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.018
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基于跨电商行为的交叉推荐算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.01.031

1. 北京百分点信息科技有限公司北京海淀区 100080;

2. 电子科技大学互联网科学中心成都 610054;

3. 杭州师范大学阿里巴巴商学院杭州 310036

基金项目:

国家自然科学基金面上项目(60973069); 中央高校基本科研业务费(ZYGX2010Z001)

作者简介:
张亮(1988-),男,主要从事数据挖掘方面的研究.

收稿日期: 2011-12-15
修回日期: 2012-03-27
刊出日期: 2013-02-15

中图分类号: TP301

关键词:

摘要: 利用百分点科技推荐引擎提供的原始数据, 分析了用户跨电商的行为, 提出了一种可在多个电商之间进行交叉推荐的算法. 结果证明, 该算法不仅在精确性上较完全冷启动的随机推荐有巨大的提高, 而且所推荐的商品可以保持相当的多样性与新颖性. 分析显示有约5%~10%的点击、收藏和购买行为发生在有交叉行为的用户身上, 这些用户的活跃性明显强于非交叉用户. 这些结果暗示交叉用户可能是网上购物的重度用户. 该文展现了全新的研究思路, 研讨了全新的分析对象, 其思路和结果对于电子商务研究有重要价值.

English Abstract

张亮, 柏林森, 周涛. 基于跨电商行为的交叉推荐算法[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(1): 154-160. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.01.031

引用本文:

张亮, 柏林森, 周涛. 基于跨电商行为的交叉推荐算法[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(1): 154-160. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.01.031

ZHANG Liang, BAI Lin-sen, ZHOU Tao. Crossing Recommendation Based on Multi-B2C Behavior[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(1): 154-160. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.01.031

Citation:

ZHANG Liang, BAI Lin-sen, ZHOU Tao. Crossing Recommendation Based on Multi-B2C Behavior[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(1): 154-160. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.01.031

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