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基于大数据技术的服装智能推荐系统设计
摘要
智能服装推荐系统是通过分析消费者平时的穿衣风格,服装喜好,消费习惯、身材外貌等因素,然后再通过电子商务平台,提供了一个与之对应的,能够满足用户个性化需要的商品信息和消费推荐,来实现用户消费的全过程。协同过滤推荐是目前的所有推荐系统里面最为流行、使用最广的算法之一。该算法能够对消费者的行为习惯进行分析,结合风格喜好等为消费者进行个性化的智能推荐。但是,它的算法存在一定的不足,例如,数据稀疏性、冷启动、可扩展性问题等。针对上述问题,文中提出一种基于Spark数据分析与协同过滤混合推荐算法。这种混合算法应用于智能服
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