成鹏飞，黄钰譞，刘 正，成思婕

( 1.湖南科技大学商学院，湖南 湘潭 411201；2.产业发展大数据与智能决策湖南省工程研究中心，湖南 湘潭 411201；3.首都经济贸易大学 管理工程学院，北京 100070；4.中南大学 地球科学与信息物理学院，湖南 长沙 410089)

一、引言

随着电子商务技术的快速发展，用户不再需要去拥挤的商场购买商品，可随时随地通过电脑、手机，在电商平台上选购自己所需商品[1]。方便快捷的电商平台购物方式，使电商用户量急剧攀升，据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第45次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2020年3月，中国网民数量已达到9.04亿，比2018年底新增网民7508万，增长率为4.9%。其中，由于2020年初疫情的影响，全国响应“宅在家、不出门”的号召，这使得互联网的利用率急剧攀升，尤其是在网络支付和网络购物两个方面表现得最明显，用户规模分别为76798万和71027万、网民使用率分别达到85%和78.6%，这相对于2018年底增长将近27.9%和16.4%。无数企业将数以万计的商品在电商平台上呈现给用户，供用户选择，但这给用户选购商品带来不便，同时也出现信息过载等问题，即用户在面对大量不同商家所提供的相似商品时往往难以抉择，需要花费大量时间才能够选购到自己所需的商品，这大大降低了商品交易效率。因此，商家和用户都希望有一种个性化推荐算法，能帮助用户剔除无关商品信息，准确将所需商品推荐给用户，快速为用户和商家搭建信息渠道，既能给商家精准推荐商品，为其带来商业利益，又能方便用户选购商品，为用户带来便利。……