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基于加权频繁项集挖掘算法的电商平台个性化推荐方法

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摘要

本发明公开了一种基于加权频繁项集挖掘算法的电商平台个性化推荐方法，该方法针对电商平台用户的访问行为，根据用户的点击浏览、收藏、加入购物车及购买等行为对不同项目赋予不同的概率值，以反映用户对不同项目的偏好程度，并结合不同项目（即商品）的收益情况，挖掘电商平台用户访问数据集中的加权频繁项目集，以实现更加有效的个性化推荐。本发明提出了适用于电商平台用户访问数据集加权频繁项集挖掘的权重判决向下闭包特性和加权频繁子集存在特性，并基于上述两种特性提出了一种基于权重判决向下闭包特性的不确定数据频繁项集挖掘算法，同时考虑了用户对不同项目的偏好程度和项目给商家带来的收益，提高了挖掘效率。

著录项

  • 公开/公告号CN108346085A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-07-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN201810087602.3

  • 发明设计人 赵学健;孙知信;王攀;张登银;

    申请日2018-01-30

  • 分类号G06Q30/06(20120101);G06F17/30(20060101);

  • 代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人朱小兵

  • 地址 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

  • 入库时间 2023-06-19 06:30:04

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-08-24

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q30/06 申请日:20180130

    实质审查的生效

  • 2018-07-31

    公开

    公开

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