基于客户行为数据卷烟推荐算法设计

为推动河南烟草商业数字化转型,提升资源要素配置效率,本文以客户行为数据为分析对象,构建卷烟推荐算法。首先阐述推荐技术的分类和特点,论述协同过滤算法的实现路径和基本原理,以零售客户卷烟推荐为场景,从数据获取、相似度计算、生成推荐策略、结果修正等方面论述基于用户的协同过滤推荐算法(UserCF)和基于项目的协同过滤推荐算法(ItemCF)构建过程,论证相似度系数对算法“马太效应”的影响,通过复杂度分析得出ItemCF在扩展性方面优于UserCF的推论,通过编程和离线实验,验证推论的正确性、算法的可行性,揭示推荐结果的流行度、覆盖率与邻居数量k的关系。