一种基于NoSQL数据的C2C电子商务个性化推荐系统
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2018-06-27 v1 数据库
机器学习
摘要
近年来消费者对消费者(C2C)电子商务的显著发展，使得对于能够有效推荐合适网站以满足用户按特定需求出售物品的有效推荐系统存在巨大需求。然而，电子商务推荐系统大多为企业对消费者(B2C)网站设计，系统向消费者提供其可能愿意购买的产品。几乎没有任何相关研究关注为目标物品选择销售网站。本文中，我们引入一种基于物品描述、类别和期望售价来推荐销售网站的方法。该方法采用基于NoSQL数据的机器学习技术来构建和训练主题模型与分类模型。训练后的模型可随后根据用户需求动态地对网站进行排序。来自越南C2C网站的真实数据集实验结果将证明我们提出方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1806.09793,
title = {A NoSQL Data-based Personalized Recommendation System for C2C e-Commerce},
author = {Khanh Dang and Khuong Vo and Josef Küng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.09793},
year = {2018}
}
备注
Accepted to DEXA 2017