基于用户购物行为的商品推荐算法研究与实现

1. 背景介绍

1.1 电商平台的推荐系统需求

随着电子商务的蓬勃发展，用户在电商平台上购物的频率越来越高，商品种类也越来越丰富。为了提升用户体验，提高用户粘性和平台盈利能力，电商平台迫切需要一种能够根据用户的购物行为，精准推荐用户感兴趣商品的推荐系统。

1.2 用户购物行为数据

用户在电商平台上的购物行为数据蕴藏着丰富的用户信息，例如用户的浏览历史、收藏记录、购物车添加记录、购买记录等。这些数据可以用来分析用户的购物偏好，预测用户对哪些商品更感兴趣。

1.3 商品推荐算法的意义

基于用户购物行为的商品推荐算法，可以帮助电商平台实现以下目标：

• 提升用户体验: 为用户推荐他们真正感兴趣的商品，减少用户寻找商品的时间，提升用户购物体验。
• 提高用户粘性: 通过精准的商品推荐，吸引用户持续关注平台，提高用户粘性和忠诚度。
• 提升平台盈利能力: 通过推荐用户可能购买的商品，提高商品销量和平台盈利能力。