26年WP数据科学与大数据技术基于协同过滤算法的个性化电商推荐系统5.77-AI36.51(20054字).docx

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哈尔滨理工大学学士学位论文- II -基于协同过滤算法的个性化电商推荐系统摘要随着电商与内容平台规模的持续扩大，用户在“信息爆炸”场景下的决策成本显著上升。推荐系统通过对用户行为与商品特征的建模，能够在保证体验的同时提升转化率与平台效率。本文围绕一个基于 SpringBoot与 Vue3 的产品推荐平台，设计并实现了以协同过滤为核心、内容推荐与热门推荐为补充的混合推荐方案。系统使用用户行为（浏览、收藏、加购、购买、评分）构建偏好向量，并采用余弦相似度计算用户相似度，在商品层面，结合类别、品牌与价格差异构建商品相似度。系统引入冷启动兜底策略，...

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