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Tourism e-commerce recommender system based on web data mining

机译：基于Web数据挖掘的旅游电子商务推荐系统

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Recommender system based on web data mining is widely used in e-commerce for it generates more accurate and objective recommendation results and provides personalized service for web users. This paper makes analysis on some major recommendation methods based on web data mining such as Collaborative Filtering and Association Rules mining, and discusses the practical application of these methods in the tourism e-commerce, and then presents a design of web mining based tourism e-commerce recommender system with offline and online modules.
机译：基于Web数据挖掘的Recommender系统产生了更加准确和客观的推荐结果，并为Web用户提供个性化服务，因此在电子商务中得到了广泛的应用。本文分析了基于Web数据挖掘的一些主要推荐方法，例如协同过滤和关联规则挖掘，并讨论了这些方法在旅游电子商务中的实际应用，然后提出了基于Web挖掘的旅游电子商务设计。具有离线和在线模块的商务推荐系统。

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