Resumen

Con la popularización de Internet y la prevalencia del marketing en línea, los sistemas de comercio electrónico brindan a las empresas un espacio de visualización ilimitado y ofrecen a los clientes más opciones de productos, mientras que su estructura se vuelve cada vez más compleja. La aparición y aplicación del sistema de recomendación de marketing en red ha mejorado enormemente esta serie de problemas. Puede retener eficazmente a los clientes, prevenir la pérdida de clientes y aumentar el volumen de ventas cruzadas del sistema de comercio electrónico. Sin embargo, el sistema de recomendación de marketing en red actual sigue siendo inmaduro en aplicaciones prácticas, y el problema de la escasez de datos es grave. El problema de la deriva del interés del usuario no se aborda bien, lo que resulta en una mala calidad de recomendación y una mala recomendación en tiempo real. Por lo tanto, este documento propone un algoritmo de recomendación de marketing en línea basado en la integración de contenido y filtrado colaborativo. En primer lugar, se utilizan métodos basados en contenido para descubrir los intereses existentes de los usuarios

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Internet; Marketing online; Sistemas de comercio electrónico; Sistema de recomendación; Escasez de datos; Cambio de interés del usuario
• Keywords:Internet; Online marketing; E-commerce systems; Recommendation system; Data sparseness; User interest drift