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多阶段推荐算法在校园交易平台中的应用研究

张若萱，董晨，马嘉骏，张钊铭，吴梦歌，潘韵竹，刘海龙

【摘要】校园交易作为大学校园中的新需求，如何快速找到心仪商品是交易平台需要解决的关键问题。本文提出多阶段推荐算法，第一阶段通过采集用户注册信息，用 XGBoost 算法训练，解决冷启动问题；第二阶段采用基于物品和用户的协同过滤算法实现商品推荐；第三阶段随着交易增多和交流圈建立，加入自然语言处理算法，增强推荐准确率。多阶段推荐算法实现了不同阶段的商品推荐，经测试，性能高于仅使用协同过滤算法。

【关键字】校园交易；多阶段推荐；协同过滤