39、在线商品推荐与岭回归预测试策略的综合研究

在线商品推荐与岭回归预测试策略的综合研究

在当今数字化的商业环境中，在线商品推荐和参数估计的准确性至关重要。一方面，有效的商品推荐能够帮助消费者快速找到心仪的商品，同时也能提高商家的销售效率；另一方面，准确的参数估计对于构建可靠的统计模型至关重要。本文将深入探讨在线商品推荐的混合模型以及岭回归预测试策略在参数估计中的应用。

在线商品推荐混合模型

某公司采用“电子商务 + 产业组织 + 农民”和“电子商务 + 龙头企业 + 农民”的支持模式，在全县推广电商扶贫产品，助力农民脱贫。公司吸纳并协助 100 多家中小型农产品养殖农户开展线上销售。以从淘实惠获取的腊肉产品为例，排名产品除了文中的八个指标外均相同。产品指标值矩阵为 $M = (M_{ij}) {a*b}$，其中 $a = 30$ 为产品数量，$b = 8$ 为产品指标数量。各指标含义如下：
| 指标 | 含义 |
| ---- | ---- |
| $M {i1}$ | 月销售指标（单位：件） |
| $M_{i2}$ | 价格指标（单位：元） |
| $M_{i3}$ | 评论数量 |
| $M_{i4}$ | 好评率指标 |
| $M_{i5}$ | 店铺关注者数量指标 |
| $M_{i6}$ | 店铺信用评级指标（1 - 20） |
| $M_{i7}$ | 运输成本指标 |
| $M_{i8}$ | 店铺周转率指标 |

商品属性特征可分为产品指标（如价格、月销量等）和店铺指标（如店铺关注者指标、店铺周转率等）两类。为了更好地向买家推荐产品，需要从这两个不同的视角分析产品与其指标之间的关系。 </