【摘 要】
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对客户兴趣商品信息数据进行有效推荐,能够最大程度地服务消费者。商品种类和数量快速增长,大量有用商品信息会被淹没在海量商品信息中。传统的客户兴趣推荐系统在进行客户兴
【基金项目】
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国家自然科学基金(61173181)
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对客户兴趣商品信息数据进行有效推荐,能够最大程度地服务消费者。商品种类和数量快速增长,大量有用商品信息会被淹没在海量商品信息中。传统的客户兴趣推荐系统在进行客户兴趣确认时,受到海量信息的干扰,使得兴趣商品信息数据确认过程耗时巨大,效率较低。提出采用关联决策树算法的客户海量兴趣数据分类推荐系统。在推荐系统中,针对海量数据进行关联决策计算,得到所有数据之间的关联性,根据上述数据关联性,建立关联决策树,获取客户兴趣数据推荐目标。最后进行仿真,结果表明,采用改进方法能够减少商品信息确认时间,取得了良好的效果。
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