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基于FP-Growth关联挖掘算法的商品推荐系统研究

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FP-Growth机器学习和关联挖掘领域有大量应用.本文对FP-Growth进行了改进,保留了项头表,采用多个优先队列代替了繁琐的树结构.同时将改进算法应用到电子商务领域.商品推荐技术可以帮助电子商务网站有效地提高商品的销量,对电子商务发展有重要作用.本文分析了商品推荐的流程,结合改进算法给出了一个商品推荐系统.仿真结果表明,基于改进型FP-Growth关联挖掘算法下的商品推荐系统,将有效地提高商品的销售,进一步表明该算法的有效性和高效率.

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来源
《2014中国制导、导航与控制学术会议》|2014年|330-334|共5页
会议地点烟台
作者
Tan Ge; 葛覃; Zhenghua Liu; 刘正华;
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作者单位

中国航空学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;
关键词
商品推荐系统; 关联挖掘算法; 优先队列; 机器学习; 电子商务;

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