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一种改进的关联规则个性化推荐方法_饶泓
引言 随着互联网的广泛发展与应用,人们时刻面临着信息过载 的威胁,这刺激了人们对推荐信息的需求,推荐系统就是在这种 情况下应运而生的。推荐系统利用特殊的信息过滤技术,将不同 的内容(如音乐、图书、商品等)推荐给可能感兴趣的用户。在电 子商务中,随着商品数量的不断扩大,大量的商品信息使得顾客 不能快速地找到自己所需的商品, 将商品推荐技术应用到电子 商务系统中, 可以帮助顾客从海量商品信息中快速找到所需的 信息,同时提高了电子商务网站的销售能力。 目前存在许多个性化推荐系统, 其使用的关键技术主要有 关联规则技术、聚类分析技术等。其中关联规则方法是实现个 性化推荐的主要方法之一。传统的关联规则推荐方法中,推荐系 统从历史销售数据库中找出商品之间的关联规则, 据此建立规 则库,为后来的个性化商品推荐提供依据。这种传统方法存在如 下缺点:规则库的规模可能非常有限;或者规则库虽然较大,但是 关联规则涉及的商品数量可能只占商品总数的一小部分。 本文提出了一种改进的关联规则个性化推荐方法。其基本 思想是:为每种商品标注属性,分析商品销售的历史数据得到属 性间的关联规则并建立规则库。利用商品属性间的关联规则,根 据顾客的历史购物记录和本次消费的已购买商品清单, 设计算 法计算每种商品的推荐价值, 并将推荐价值最高的若干商品推 荐给顾客。 1 基本概念 关联规则是数据挖掘领域的一个非常重要
引言 随着互联网的广泛发展与应用,人们时刻面临着信息过载 的威胁,这刺激了人们对推荐信息的需求,推荐系统就是在这种 情况下应运而生的。推荐系统利用特殊的信息过滤技术,将不同 的内容(如音乐、图书、商品等)推荐给可能感兴趣的用户。在电 子商务中,随着商品数量的不断扩大,大量的商品信息使得顾客 不能快速地找到自己所需的商品, 将商品推荐技术应用到电子 商务系统中, 可以帮助顾客从海量商品信息中快速找到所需的 信息,同时提高了电子商务网站的销售能力。 目前存在许多个性化推荐系统, 其使用的关键技术主要有 关联规则技术、聚类分析技术等。其中关联规则方法是实现个 性化推荐的主要方法之一。传统的关联规则推荐方法中,推荐系 统从历史销售数据库中找出商品之间的关联规则, 据此建立规 则库,为后来的个性化商品推荐提供依据。这种传统方法存在如 下缺点:规则库的规模可能非常有限;或者规则库虽然较大,但是 关联规则涉及的商品数量可能只占商品总数的一小部分。 本文提出了一种改进的关联规则个性化推荐方法。其基本 思想是:为每种商品标注属性,分析商品销售的历史数据得到属 性间的关联规则并建立规则库。利用商品属性间的关联规则,根 据顾客的历史购物记录和本次消费的已购买商品清单, 设计算 法计算每种商品的推荐价值, 并将推荐价值最高的若干商品推 荐给顾客。 1 基本概念 关联规则是数据挖掘领域的一个非常重要
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