關鍵詞：消費性格 商品推薦 多樣性 自適應 

摘要：電子商務推薦系統在緩解商品信息過載、提高消費者個性化體驗及銷售轉換率等方面正發揮著重要的作用。在商品日益豐富、消費者的個性化需求日益凸顯的今天,推薦系統不僅要滿足推薦商品的準確性,而且也要滿足推薦商品的多樣性,但二者之間卻存在著矛盾。如何在推薦的準確性與多樣性之間尋求有效的平衡,已成為電子商務研究的熱點問題。為此,本文從消費者心理學的角度出發,通過消費者歷史購物記錄分析其消費性格,并采用信息熵對其進行度量;在此基礎上,將基于消費性格的信息熵與傳統的推薦算法進行有機融合,提出了基于消費性格的商品多樣性自適應推薦方法。研究結果表明：該方法能夠根據消費者的性格的不同,在保證推薦準確性的同時,可以自適應地滿足商品推薦的多樣性,從而更好地滿足消費者的個性化需求,豐富基于消費者心理學的多樣性推薦方法。

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