《表7 对比实验F1值:基于RFMQ模型的零售企业个性化推荐模型与应用研究》

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《基于RFMQ模型的零售企业个性化推荐模型与应用研究》


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本研究所建立模型的个性化推荐F1值分别为N=4、6、8、10时均明显较随机推荐下F1值占优,并且相比单纯改良评分模型和单纯融入商品关系的推荐来说都具有较高的F1值,因此该推荐模型推荐商品效果是明显优于传统推荐方案的。基于RFMQ模型且融合商品关系推荐算法与随机推荐和传统推荐方式F1值对比如下: