【摘 要】
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基于顾客偏好随时间变化的特性，采用聚类、关联规则等技术，对顾客偏好进行动态挖掘-通过追踪顾客购买序列，最终产生Top—N产品推荐，旨在提高推荐系统的推荐质量．然后选取协同过滤
【机 构】
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天津现代职业技术学院,天津师范大学管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70402009);天津市高校科技发展基金资助项目(20030613);天津师范大学博士基金资助项目(52RL005)
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基于顾客偏好随时间变化的特性，采用聚类、关联规则等技术，对顾客偏好进行动态挖掘-通过追踪顾客购买序列，最终产生Top—N产品推荐，旨在提高推荐系统的推荐质量．然后选取协同过滤算法作对照，并采用MovieLens站点提供的测试数据集．通过对召回率和精度两项指标的分析，表明该动态挖掘算法具有较高的推荐准确度和全面性．
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