基于加权关联规则挖掘算法的电子商务商品推荐系统研究

发布时间：2017-09-29 14:00

  本文关键词：基于加权关联规则挖掘算法的电子商务商品推荐系统研究

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【摘要】：为了解决电子购物者和商家直接的商品快速、准确匹配问题,进行基于加权关联规则挖掘算法的电子商务商品推荐系统研究。首先指出了经典Apriori算法的缺点和不足,并提出一种新的加权模糊关联挖掘模型算法,以保证频繁项集的向下封闭性;通过对电子商务推荐系统的结构化设计、数据预处理模块设计、推荐模块设计,完成了推荐系统的工作流程测试;最后选取命中率作为不同推荐模型的评价标准,通过五折交叉试验法对实际采集数据进行了对比分析,试验结果表明关联规则集的Top-N产品命中率要明显高于兴趣推荐和畅销推荐法。
【作者单位】： 中山市广播电视大学;中山职业技术学院信息工程学院;
【关键词】： 加权关联规则 挖掘算法 电子商务 推荐系统
【分类号】：TP311.13;TP391.3
【正文快照】： 0引言随着电子商务业的快速发展,互联网购物用户规模已经突破两亿人次。而在庞大的互联网购物中,购物者和服务者都面临一个问题:用户和商家彼此间无法明确所喜爱的商品;海量商品无法快速、准确的和客户爱好相匹配;筛选商品时间过长等。这些问题都极大地阻碍了电子商务业的发展

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本文编号：942378