摘要
电子商城作为用户经常性访问的场所,这对用户实时分类进而完成商品购买预测准确性提供了必要的数据基础,本文基于支持向量机技术,对基于登录用户实时分类,进而完成商品个性化推荐的预测过程进行了详细设计,以减少客户搜索商品的时间,提升网站的销售额。
Electronic shopping mall is often accessed by users,the purchasing data can predict the demand goods.In this paper,based on the support vector machine technology and the users’ real-time classification,the personalized prediction system is designed.It can reduce the time to search the goods and increase the sales.
出处
《电子测试》
2016年第6X期62-,66,共2页
Electronic Test
基金
2016年浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划(No.2016R425007)
关键词
电子商务
支持向量机
用户分类
e-commerce
support vector machines
user classification