基于关联规则的个体化推荐在传统商业中的应用

吴喜之; 闫洁; 苏立民; 钟云飞

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基于关联规则的个体化推荐在传统商业中的应用

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摘要

随着互联网与电子商务的发展,个性化网页的设计应运而生.本文从多产品(包括服务)提供商角度出发,以数据挖掘关联规则理论为基础,总结了"个性化推荐"在多产品提供商中的应用.推荐计算过程主要有四步:构建知识集;基于客户已知信息的筛选规则;对每个候选产品计算总评分;选择最终推荐产品.并指出:知识集不仅包括历史数据关联规则集,也包括业务知识集;评分可以根据具体业务选择合适的规则度量(置信度、lift值等);按照某些准则得到各候选产品的总评分;这些准则包括加权平均、最大值、最小值等;根据一些诸如评分大小等标准确定最终推荐产品.从一个例子,本文描述了个性化推荐过程.

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来源
《兰州学刊》 |2007年第2期|87-90|共4页
作者
吴喜之; 闫洁; 苏立民; 钟云飞;
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作者单位

中国人民大学;

统计学院;

北京;

100872;

中国人民大学;

统计学院;

北京;

100872;

北京瑞斯泰得数据技术开发有限公司;

北京;

100086;

北京瑞斯泰得数据技术开发有限公司;

北京;

100086;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类经济数学方法的应用;
关键词
关联规则; 个性化推荐; 传统商业;

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