本文關鍵詞：基于加權關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的電子商務商品推薦系統(tǒng)研究

  更多相關文章： 加權關聯(lián)規(guī)則 挖掘算法 電子商務 推薦系統(tǒng)

【摘要】：為了解決電子購物者和商家直接的商品快速、準確匹配問題,進行基于加權關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的電子商務商品推薦系統(tǒng)研究。首先指出了經(jīng)典Apriori算法的缺點和不足,并提出一種新的加權模糊關聯(lián)挖掘模型算法,以保證頻繁項集的向下封閉性;通過對電子商務推薦系統(tǒng)的結構化設計、數(shù)據(jù)預處理模塊設計、推薦模塊設計,完成了推薦系統(tǒng)的工作流程測試;最后選取命中率作為不同推薦模型的評價標準,通過五折交叉試驗法對實際采集數(shù)據(jù)進行了對比分析,試驗結果表明關聯(lián)規(guī)則集的Top-N產(chǎn)品命中率要明顯高于興趣推薦和暢銷推薦法。
【作者單位】： 中山市廣播電視大學;中山職業(yè)技術學院信息工程學院;
【關鍵詞】： 加權關聯(lián)規(guī)則 挖掘算法 電子商務 推薦系統(tǒng)
【分類號】：TP311.13;TP391.3
【正文快照】： 0引言隨著電子商務業(yè)的快速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)購物用戶規(guī)模已經(jīng)突破兩億人次。而在龐大的互聯(lián)網(wǎng)購物中,購物者和服務者都面臨一個問題:用戶和商家彼此間無法明確所喜愛的商品;海量商品無法快速、準確的和客戶愛好相匹配;篩選商品時間過長等。這些問題都極大地阻礙了電子商務業(yè)的發(fā)展

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