本文關(guān)鍵詞：面向電子商務(wù)個(gè)性化推薦的序列關(guān)聯(lián)挖掘研究

  更多相關(guān)文章： 個(gè)性化推薦 動(dòng)態(tài)興趣 序列模式 關(guān)聯(lián)規(guī)則 最簡(jiǎn)序列模式

【摘要】：隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展,網(wǎng)上購物已成為人們?nèi)粘Ｉ钪械牟豢扇鄙俚幕顒?dòng)。然而,電子商務(wù)網(wǎng)站上進(jìn)行銷售的商品過多,而用戶的興趣也千差萬別,這就造成了用戶在選擇商品時(shí)的信息過載問題,面對(duì)過多的選擇其表現(xiàn)出來選擇的無所適從性。個(gè)性化推薦技術(shù)是解決這種信息過載問題的最有效手段之一。然而,現(xiàn)有的個(gè)性化推薦技術(shù)大多關(guān)注用戶在一次購買行為內(nèi)的興趣,或者將用戶的全部購買記錄都看作其興趣所在,沒有考慮到用戶的興趣是隨著時(shí)間的變化而動(dòng)態(tài)改變的。其中序列模式挖掘是較為成熟的挖掘事務(wù)間商品項(xiàng)目關(guān)聯(lián),對(duì)用戶興趣進(jìn)行動(dòng)態(tài)建模的技術(shù)。本文對(duì)序列模式挖掘算法在個(gè)性化推薦技術(shù)中的應(yīng)用進(jìn)行了拓展及研究。本文的主要內(nèi)容包括如下幾點(diǎn):(1)通過分析基于規(guī)則的個(gè)性化推薦算法,發(fā)現(xiàn)基于短規(guī)則的推薦效率要高于基于長(zhǎng)規(guī)則的推薦效率。同時(shí),對(duì)序列模式挖掘算法進(jìn)行分析并證明后發(fā)現(xiàn),其二項(xiàng)序列模式的集合可以代表全部序列模式的信息,而二項(xiàng)序列模式是有意義的最短序列模式。因此,本文對(duì)基于二項(xiàng)序列模式進(jìn)行個(gè)性化推薦做了相關(guān)研究。(2)由于現(xiàn)有算法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下挖掘效率較低,開發(fā)了只進(jìn)行一次掃描數(shù)據(jù)庫并減少冗余用戶掃描的二項(xiàng)序列模式挖掘算法,可快速挖掘出二項(xiàng)序列模式,提高挖掘效率。(3)序列模式挖掘算法重點(diǎn)關(guān)注的是用戶多次購買行為間的關(guān)聯(lián)性,對(duì)用戶在同一事務(wù)購買行為商品間關(guān)聯(lián)性的挖掘較弱,其興趣覆蓋度相對(duì)較少。針對(duì)上述問題,引入了關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘算法與序列模式進(jìn)行結(jié)合,應(yīng)用到基于規(guī)則的個(gè)性化推薦中,用亞馬遜圖書銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,提高了推薦效率及效果。
【關(guān)鍵詞】：個(gè)性化推薦 動(dòng)態(tài)興趣 序列模式 關(guān)聯(lián)規(guī)則 最簡(jiǎn)序列模式
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP311.13;TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 選題背景9-10
• 1.2 研究意義10-11
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)11
• 1.4 研究方法11-12
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)12-15
• 第二章 相關(guān)概念及研究現(xiàn)狀15-25
• 2.1 個(gè)性化推薦研究的文獻(xiàn)綜述15-19
• 2.1.1 基于協(xié)同過濾的推薦16-17
• 2.1.2 基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦17-18
• 2.1.3 基于規(guī)則的個(gè)性化推薦18-19
• 2.2 序列模式挖掘的研究綜述19-23
• 2.2.1 類Apriori算法20-21
• 2.2.2 SPADE(運(yùn)用等量分類的序列模式發(fā)現(xiàn))算法21-22
• 2.2.3 模式增長(zhǎng)框架挖掘算法22-23
• 2.3 個(gè)性化推薦效果的判定指標(biāo)23-25
• 第三章 關(guān)聯(lián)規(guī)則與序列模式挖掘及其分析25-37
• 3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘過程25-28
• 3.1.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念及問題描述25-26
• 3.1.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘步驟26-27
• 3.1.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則的Apriori算法27-28
• 3.2 序列模式的挖掘過程28-33
• 3.2.1 序列模式的基本概念及問題描述28-29
• 3.2.2 序列模式的挖掘過程29-33
• 3.3 基于規(guī)則的個(gè)性化推薦33-35
• 3.4 本章小結(jié)35-37
• 第四章 基于二項(xiàng)序列模式的個(gè)性化推薦37-51
• 4.1 二項(xiàng)序列模式可行性證明37-39
• 4.2 二項(xiàng)序列模式挖掘39-46
• 4.2.1 二項(xiàng)序列模式算法39-41
• 4.2.2 改進(jìn)算法的具體描述41-44
• 4.2.3 舉例說明本文改進(jìn)算法的挖掘過程44-46
• 4.3 基于二項(xiàng)序列模式的個(gè)性化推薦46-47
• 4.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則與序列模式的結(jié)合47-49
• 4.5 本章小結(jié)49-51
• 第五章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與算法驗(yàn)證51-59
• 5.1 本文算法挖掘效率實(shí)驗(yàn)51-53
• 5.2 序列模式與關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)合的個(gè)性化推薦53-57
• 5.2.1 推薦效果評(píng)價(jià)53-54
• 5.2.2 推薦效果實(shí)驗(yàn)證明54-57
• 5.3 本章小結(jié)57-59
• 第六章 總結(jié)59-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 致謝65-66

【相似文獻(xiàn)】

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