基于关联规则的推荐系统研究

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该文针对如何实现个性化的"相关产品推荐"这一需求展开研究,引入了数据挖掘中的关联规则技术为基本的实现手段,并在此基础上设计并实现了一套完整的电子购物中的相关产品推荐系统ARecom (Association Rules Recommendation System).关联规则的算法研究部分,分为频繁项集生成和规则提取两步.针对直接决定整体效率的频繁项集生成:该文研究了3种典型算法,并分别编程实现,比较分析了它们在不同规模数据集上的性能特点,同时针对性能较好的FP-增长算法在内存上的瓶颈,该文提出了一种改进的思路Fproject.关于规则提取:该文研究了多种方法,并分析了其中负相关产生虚假规则这一弊端,针对这一问题,提出了支持度-置信度-兴趣度相结合的框架.在上述算法模型的基础上,设计并实现了一套相关产品推荐系统ARecom,包括系统中Web服务器、数据库服务器、和推荐服务器的功能说明及核心技术,最后通过一个实例证明了ARecom具有较高的效率,较准确的推荐能力.
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