基于商品标签化与关联规则的电子商务商品关联推荐研究

发布时间：2021-09-05 01:06

　　本文通过商品标签化与关联规则数据挖掘技术相结合的方法,建立多维度标签化交易数据集,利用关联规则挖掘算法构建多维度关联规则集,探索电子商务企业商品关联推荐的精准化与智能化应用研究。 

【文章来源】：商场现代化. 2020,(11)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

商品标签化流程图

在生成交易维度化列表后，企业拥有了来自不同标签维度视角的交易数据集，此时企业需要利用合适的关联规则算法，对不同维度的交易数据集进行关联规则挖掘，从不同的维度视角生成多维度关联规则集，然后再根据客户的标签信息（如：消费层级、性别等），从对应维度的关联规则集中提取关联商品进行推送，其应用流程见图3。三、商品标签化与关联规则应用示例研究

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于大数据的电子商务用户画像构建研究[J]. 李佳慧,赵刚.  电子商务. 2019(01)
[2]Apriori算法的改进及在电子商务中的应用[J]. 袁晓建,张岐山,甘智平,陈焕辉,傅龙天.  福州大学学报(自然科学版). 2018(03)
[3]基于“用户画像”挖掘的精准营销细分模型研究[J]. 刘海,卢慧,阮金花,田丙强,胡守忠.  丝绸. 2015(12)



本文编号：3384366