考虑竞争的个性化推荐方法研究

随着电子商务规模的持续扩大，展现在C2C电子商务平台上商品种类和数量不断增加，在为消费者带来更多选择的同时也无形中加大了他们找到自己心仪商品所需的时间和精力，因此，需要借助个性化推荐系统克服海量商品信息产生的不利影响。现有的个性化推荐系统没有考虑到买家对不同卖家特征的挑选，这使得现有个性化推荐技术不适应C2C环境。本论文依据贝叶斯分层原理，在综合考虑产品价格，卖家特征，买家偏好三个因素的基础上建立买家效用模型，在买家效用模型的基础上进行个性化推荐。为了使模型具有实际价值，在对真实数据预处理基础上，本文给出了基于MCMC算法的模型参数估计过程。本文方法可以为C2C平台的个性化推荐提供有效建议。

关键词：考虑竞争的个性化推荐；C2C；分层贝叶斯模型；MCMC算法

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