【摘要】在B2C电子商务中,user-based协同过滤算法是一种重要的推荐方法,但用户共同评价项目数据稀疏影响了user-based协同过滤算法的应用。鉴于此,在考虑用户消费水平的基础上,利用关联规则挖掘形式化描述商品间的替代相似性;利用基于时间的贝叶斯概率描述商品间的关联关系构建商品网络,通过社会网络分析中的成份分析方法对商品网分析,得到面向用户主题偏好的商品间互补性关系,进而利用这两种商品间关系构建用户主题偏好项目集,最后在数据极度稀疏的环境下通过F1方法和多样性测量方法与传统推荐算法进行对比实验分析,实验结果显示提高了推荐结果的准确性与新颖性。研究用的所有数据均采集于京东商城网站。本文为缓解数...