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给出ItemRank算法解决带有交叉影响的商品选择问题，构建了以顾客为导向的购买行为模型，在此基础上给出算法ItemRank．同时从马尔可夫随机链出发提出了SALSARank算法模拟顾客行为．实验表明，这两种算法在选择商品的利润评估中具有较好的效果．
商业销售中的利润挖掘及商品选择算法
【摘 要】
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给出ItemRank算法解决带有交叉影响的商品选择问题，构建了以顾客为导向的购买行为模型，在此基础上给出算法ItemRank．同时从马尔可夫随机链出发提出了SALSARank算法模拟顾客行为．
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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吉林大学学报：理学版
【发表日期】
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2006年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号：60433020）、教育部重点项目基金（批准号：02090）和教育部“符号计算与知识工程”重点实验室基金.
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