刘俊彤 张佳兴 韩宝平

摘 要 用户在农产品电商平台购买时，经常出现信息量过载的问题，导致用户寻找心仪产品困难。同时，在新用户注册进入平台后，由于推荐初期冷启动问题，出现无法对新用户进行推荐的情况。基于用户寻找心仪产品困难和冷启动问题，提出利用协同过滤算法和标签融合，通过协同过滤算法为用户推荐喜爱的产品，并主动发现用户的潜在需求。在新用户登录时设置喜好标签，构造用户短期画像，在个性化的电商平台将用户可能需求的产品进行个性化推荐。

关键词 农产品电商平台;协同过滤算法;冷启动;标签

中图分类号：F304.3 文献标志码：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2021.34.008

我國人口众多，电子商务平台不断发展，迎合了人们的消费需求，从而网购成为了农产品销售的主流消费方式。2020年1—6月，我国网络零售额达到51 501亿元，增长7.3%，其中在疫情期间，由于人们外出不便，实物零售在电商平台的零售额创历史新高，同比增长14.3%。而农产品食用类增长尤为明显，同比增长38.8%[1]。在疫情期间，生鲜瓜果蔬菜等农产品在电商平台迅速售罄，农产品销售方式多样，不断在电商平台创新，农产品的销量一路飙升。但由于每个人的喜好不同，国内电商平台虽然拥有推荐功能，但对于推荐农产品存在较大的误差，人们寻找个人喜爱的农产品比较困难。我国农产品消费市场需要一个标准化、全面性的、个性化推荐的农产品电商平台。所以，在全民网购的大背景下，亟需设计出一个能根据个人需求、喜好来推广农产品的电商平台。……