Login
Registrati
Reimposta password
Pubblica & Distribuisci
Soluzioni Editoriali
Soluzioni di Distribuzione
Temi
Architettura e design
Arti
Business e Economia
Chimica
Chimica industriale
Farmacia
Filosofia
Fisica
Geoscienze
Ingegneria
Interesse generale
Legge
Letteratura
Linguistica e semiotica
Matematica
Medicina
Musica
Scienze bibliotecarie e dell'informazione, studi library
Scienze dei materiali
Scienze della vita
Scienze informatiche
Scienze sociali
Sport e tempo libero
Storia
Studi classici e del Vicino Oriente antico
Studi culturali
Studi ebraici
Teologia e religione
Pubblicazioni
Riviste
Libri
Atti
Editori
Blog
Contatti
Cerca
EUR
USD
GBP
Italiano
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Carrello
Home
Riviste
International Journal of Advanced Network, Monitoring and Controls
Volume 5 (2020): Numero 3 (January 2020)
Accesso libero
Research on Commodity Mixed Recommendation Algorithm
Hao Chang
Hao Chang
e
Shengquan Yang
Shengquan Yang
| 14 ott 2020
International Journal of Advanced Network, Monitoring and Controls
Volume 5 (2020): Numero 3 (January 2020)
INFORMAZIONI SU QUESTO ARTICOLO
Articolo precedente
Articolo Successivo
Sommario
Articolo
Immagini e tabelle
Bibliografia
Autori
Articoli in questo Numero
Anteprima
PDF
Cita
CONDIVIDI
Pubblicato online:
14 ott 2020
Pagine:
1 - 8
DOI:
https://doi.org/10.21307/ijanmc-2020-021
Parole chiave
E-Commerce
,
Recommendation Algorithm
,
Decision Tree
,
Collaborative Filtering
© 2020 Hao Chang et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Figure 1.
Hierarchical model diagram
Figure 2.
Schematic diagram of algorithm fusion process
Figure 3.
The relationship between decision tree and result in random forest model
Figure 4.
The relationship between the number of features and the results in the random forest model
Figure 5.
The relationship between the recommended number of collaborative filtering algorithms and the result
Figure 6.
Time comparison chart
RI VALUE TABLE
n
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
RI
0
0
0.58
0.90
1.12
1.24
1.32
1.41
1.45
1.49
1.51
EXPERIMENTAL RESULTS OF FUSION ALGORITHM
Accuracy
Recall rate
F measure
7.33
7.42
7.35
RANDOM FOREST MODEL FINAL EXPERIMENTAL RESULTS
Accuracy
Recall rate
F measure
7.19
7.21
7.20
USER BEHAVIOR WEIGHT
Interaction type
weight
Click
0.08
Collection
0.12
Add to cart
0.30
Buy
0.50