基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的個(gè)性化推薦系統(tǒng)研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，越來越多的消費(fèi)者加入到網(wǎng)上購物的隊(duì)伍中，因而刺激了電子商務(wù)系統(tǒng)迅猛地發(fā)展。電子商務(wù)為客戶提供越來越多的選擇，而客戶也因此常常迷失在大量的商品信息中，沒有辦法準(zhǔn)確快速地找到自己需要的商品。在這種形勢下，電子商務(wù)推薦系統(tǒng)誕生了，它能夠模擬銷售人員與客戶交互，推薦商品給客戶，幫助客戶快速準(zhǔn)確地找到所需商品，使客戶順利完成交易。市場競爭日趨激烈，電子商務(wù)推薦系統(tǒng)能有效保留客戶，防止客戶流失，提高電子商務(wù)系統(tǒng)的銷售額。近幾年，電

2、子商務(wù)推薦系統(tǒng)在理論和實(shí)踐中都得到了很大發(fā)展。而現(xiàn)如今是個(gè)性化時(shí)代，個(gè)性化服務(wù)是哲學(xué)領(lǐng)域客戶滿意的具體體現(xiàn)，也是現(xiàn)代企業(yè)提高核心競爭力的重要途徑。如何向不同的客戶推薦他所感興趣的商品也屬于一種個(gè)性化的服務(wù)。這樣電子商務(wù)推薦系統(tǒng)也應(yīng)該實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的推薦。從目前情況來看，個(gè)性化的推薦系統(tǒng)包括熱銷商品的推薦、新品推薦、相關(guān)產(chǎn)品推薦等。本文重點(diǎn)討論如何推薦相關(guān)產(chǎn)品，即從大量的歷史銷售數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，找出不同商品項(xiàng)之間的相關(guān)信息，提煉出規(guī)則并為

3、產(chǎn)品推薦提供依據(jù)。
　　 本文的主要內(nèi)容如下：(1)介紹了目前主流的電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)及相關(guān)技術(shù)。(2)根據(jù)網(wǎng)站中客戶數(shù)據(jù)分析和處理的特點(diǎn)，在眾多的數(shù)據(jù)挖掘算法中選擇了關(guān)聯(lián)規(guī)則算法。因?yàn)殛P(guān)聯(lián)規(guī)則是根據(jù)事實(shí)發(fā)生的情況，按照事情發(fā)生的頻率高低進(jìn)行計(jì)算的，使得推薦的結(jié)果具有很高的準(zhǔn)確性。(3)具有數(shù)據(jù)挖掘功能的個(gè)性化推薦系統(tǒng)平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)。本文在比較了各種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法后，采用FP-tree算法實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶信息的數(shù)據(jù)挖掘，并將FP-t