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研究推荐仿真系统是电子商务个性化服务中的重要技术，基于内容的推荐和协同过滤是推荐系统的重要方法。在实际应用中存在着特征提取困难、计算量大的难题。为了准确提取信息，增加可信度，提出了一种基于K均值聚类和关联规则的推荐方法。可以根据每个用户的购买记录采用改进的K均值算法进行客户细分，将具有相似购买倾向的用户划分为一类；对每个类的用户的购买记录进行关联规则挖掘，建立个性化知识库。依据个性化知识库和用户的购买记录，生成推荐结果。以某电子商务网站中的图书商品为例进行了仿真实验。仿真结果表明，方法具有较高的运算效率而