基于FP關聯規(guī)則的購物推薦系統(tǒng)的開發(fā).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、利用個性化推薦推動企業(yè)電子商務在改善顧客關系、培養(yǎng)顧客忠誠度以及增加網上銷售方面具有明顯的效果?,F有的一些電子商務網站通常利用普通的數據庫查詢技術形成產品推薦,其最大的優(yōu)點就是查詢速度快,但索引會對insert、update、delete等操作產生影響,降低系統(tǒng)性能,影響客戶體驗。推薦系統(tǒng)需要有大量的數據才能為新顧客做出準確有效的推薦,因此近年來基于數據挖掘的技術在產品推薦中得到了越來越多的關注。為了解決電子商務網站查詢存在的問題,設計

2、準確有效且高性能的個性化推薦系統(tǒng),需要基于數據挖掘領域的技術設計新的個性化推薦系統(tǒng)。
   針對現有普通的數據庫查詢技術在相關產品推薦上存在的缺陷,采用基于關聯規(guī)則挖掘的方法,實現設計準確有效且高性能的推薦系統(tǒng)。首先討論購物網站相關商品的個性化推薦和目前常用的基于數據庫查詢的弊端。然后,引入數據挖掘中的關聯規(guī)則技術作為規(guī)則挖掘的基本的實現手段,來實現大型數據庫下高效準確的相關產品推薦。為了克服FP關聯規(guī)則方法在內存上的瓶頸,在此

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