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一種改進的關聯規則個性化推薦方法_饒泓
引言 隨著互聯網的廣泛發展與應用,人們時刻面臨著信息過載 的威脅,這刺激了人們對推薦信息的需求,推薦系統就是在這種 情況下應運而生的。推薦系統利用特殊的信息過濾技術,將不同 的內容(如音樂、圖書、商品等)推薦給可能感興趣的用戶。在電 子商務中,隨著商品數量的不斷擴大,大量的商品信息使得顧客 不能快速地找到自己所需的商品, 將商品推薦技術應用到電子 商務系統中, 可以幫助顧客從海量商品信息中快速找到所需的 信息,同時提高了電子商務網站的銷售能力。 目前存在許多個性化推薦系統, 其使用的關鍵技術主要有 關聯規則技術、聚類分析技術等。其中關聯規則方法是實現個 性化推薦的主要方法之一。傳統的關聯規則推薦方法中,推薦系 統從歷史銷售數據庫中找出商品之間的關聯規則, 據此建立規 則庫,為后來的個性化商品推薦提供依據。這種傳統方法存在如 下缺點:規則庫的規模可能非常有限;或者規則庫雖然較大,但是 關聯規則涉及的商品數量可能只占商品總數的一小部分。 本文提出了一種改進的關聯規則個性化推薦方法。其基本 思想是:為每種商品標注屬性,分析商品銷售的歷史數據得到屬 性間的關聯規則并建立規則庫。利用商品屬性間的關聯規則,根 據顧客的歷史購物記錄和本次消費的已購買商品清單, 設計算 法計算每種商品的推薦價值, 并將推薦價值最高的若干商品推 薦給顧客。 1 基本概念 關聯規則是數據挖掘領域的一個非常重要
引言 隨著互聯網的廣泛發展與應用,人們時刻面臨著信息過載 的威脅,這刺激了人們對推薦信息的需求,推薦系統就是在這種 情況下應運而生的。推薦系統利用特殊的信息過濾技術,將不同 的內容(如音樂、圖書、商品等)推薦給可能感興趣的用戶。在電 子商務中,隨著商品數量的不斷擴大,大量的商品信息使得顧客 不能快速地找到自己所需的商品, 將商品推薦技術應用到電子 商務系統中, 可以幫助顧客從海量商品信息中快速找到所需的 信息,同時提高了電子商務網站的銷售能力。 目前存在許多個性化推薦系統, 其使用的關鍵技術主要有 關聯規則技術、聚類分析技術等。其中關聯規則方法是實現個 性化推薦的主要方法之一。傳統的關聯規則推薦方法中,推薦系 統從歷史銷售數據庫中找出商品之間的關聯規則, 據此建立規 則庫,為后來的個性化商品推薦提供依據。這種傳統方法存在如 下缺點:規則庫的規模可能非常有限;或者規則庫雖然較大,但是 關聯規則涉及的商品數量可能只占商品總數的一小部分。 本文提出了一種改進的關聯規則個性化推薦方法。其基本 思想是:為每種商品標注屬性,分析商品銷售的歷史數據得到屬 性間的關聯規則并建立規則庫。利用商品屬性間的關聯規則,根 據顧客的歷史購物記錄和本次消費的已購買商品清單, 設計算 法計算每種商品的推薦價值, 并將推薦價值最高的若干商品推 薦給顧客。 1 基本概念 關聯規則是數據挖掘領域的一個非常重要
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