一种基于跨域协同过滤的电子商务个性化推荐方法

本发明公开了一种基于跨域协同过滤的电子商务个性化推荐方法，涉及电子商务技术领域，收集并预处理电子商务平台不同领域的数据，包括用户行为数据和商品属性数据；将收集到的不同领域的数据实体化，并整合成结构化的电商知识图谱；基于用户在多个领域的行为数据，构建基于用户的跨域协同过滤模型，预测用户感兴趣的商品。本发明通过整合不同领域的数据，构建用户画像和商品画像，有效解决了传统推荐系统中因数据异质性问题导致的推荐不准确难题，通过跨域数据关联分析，能够更精准地捕捉用户在不同领域的兴趣偏好，从而为用户提供更符合其需求的个性化推荐，显著提高了推荐的准确性和满意度，增强了用户黏性和平台竞争力。