基于改进协同过滤算法的电力营销渠道引流策略

电力企业在数字化转型过程中,打造多渠道服务体系,充分利用“互联网+实体渠道”的方式,可以有效降低企业运营成本,为客户提供更加便捷、高效的服务。在上述背景下,提出了一种基于改进协同过滤算法的电力营销渠道引流策略,首先构造客户-属性数据矩阵,采用矩阵分解算法对原始客户属性矩阵中的缺失数据进行恢复,利用K-means算法对客户属性进行聚类。然后,利用客户混合类型属性相异性度量,通过基于用户的协同过滤推荐算法,寻找目标客户的K-最近邻矩阵,并制定出差异化的引流策略。最后以10万条缴费工单数据为例,分析了客户属性矩阵填充、不同度量方法与最近邻数目对引流准确率的影响,验证了所提算法的有效性和可行性。

基于改进协同过滤算法的图书网站个性化推荐模型构建研究

协同过滤是推荐系统应用最广泛的方法,其中项目之间的相关性是影响推荐算法质量的关键因素之一,针对基本协同过滤算法中未充分利用项目之间的相关系数,且算法的计算量也会随着用户和项目的不断增加呈现出爆炸性的增长,从而导致推荐质量低下等问题,本文提出了一种基于聚类分析的改进协同过滤算法。该算法加入项目相关性计算,利用聚类分析算法提高推荐算法效率,并将其应用于图书网站个性化推荐模型的构建。仿真实验表明,这种改进后的算法在收敛速度与算法准确性方面取得了显著的提高。

基于嵌入表示的改进协同过滤旅游线路推荐

由于旅游数据集具有隐式反馈和极度稀疏性特点,限制了已有旅游线路推荐算法的性能。为解决上述问题,提出基于嵌入表示的改进协同过滤旅游线路推荐算法。首先,利用词向量模型将每条旅游线路表示成低维向量,并根据游客参与过的线路得到游客兴趣的向量表示;其次,根据旅游线路间的相似性得到游客的共现线路集合,并根据其相似性利用改进协同过滤算法完成线路推荐;最后,经某真实旅游数据集验证,该算法可明显提高旅游线路推荐算法的性能。

基于改进协同过滤算法的农产品个性化推荐研究

随着农村电子商务的发展,农产品电商也慢慢进入人们的生活,在国家"互联网+"战略的推动下,农产品电子商务得到了快速发展,与此同时用户的个性化需求也渐渐地成为一种趋势。为了满足消费者的个性化的需求,提出针对农产品的改进协同过滤算法,其方法结合k-means算法,从而对聚类后的每个簇中的用户进行个性化推荐,此算法不仅可满足用户的个性化需求,而且在推荐产品的准确度和时间上有了较大的改善,进而帮助商家进行精准营销,提高农民收入。