一种基于在线数据流核学习的商品推荐方法

本公开提供一种基于在线数据流核学习的商品推荐方法。包括五个步骤：步骤1:输入给定的预算大小，计算其矩阵略图；步骤2：对数据流中后续到来的每个向量更新相应的测试窗口的矩阵略图；步骤3：对数据流中后续到来的每个向量,基于测试窗口的所述矩阵略图更新相应的核特征映射；步骤4：基于测试窗口的核矩阵略图和核特征映射，更新模型参数，预测用户对特定商品的点击率，按照点击率排序向用户推荐商品；步骤5：通过步骤2继续处理数据流中新的输入。以实现在推荐精度和个性化程度上得到提升，并在实时性、计算资源消耗以及系统运行稳定性方面展现出明显优势，从而提高推荐系统的整体性能和用户体验。