關聯(lián)規(guī)則在移動電子商務推薦系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、移動電子商務是在無線平臺上實現(xiàn)的電子商務。近年來移動電子商務由于其方便快捷的支付方式以及隨時隨地提供服務的優(yōu)勢,得到了迅猛發(fā)展;同時隨著4G網(wǎng)絡和智能手機的普及,移動電子商務具有極大發(fā)展?jié)摿?。相比于運行在PC端的傳統(tǒng)電子商務,移動平臺在屏幕上所能展示的商品信息相對有限,如何讓用戶迅速找到自己感興趣和需要的商品,避免信息超載,而不是迷失在大量商品信息中,已成為移動電子商務發(fā)展的一個亟待解決的問題。推薦系統(tǒng)是解決信息超載問題的一個有效方法,

2、它通過分析用戶的興趣偏好、個性化需求等,使用關聯(lián)規(guī)則、協(xié)同過濾等推薦技術向用戶推薦個性化信息。然而在實際應用中,已有的電子商務推薦系統(tǒng)仍存在著一些問題,如稀疏問題,可擴展,模型過擬合等問題,導致推薦效率較低,推薦質量不高,不能夠滿足用戶的個性化需求,因此,對于移動電子商務推薦系統(tǒng)和推薦技術的研究具有比較大的實用價值。
　　本文以實際的移動電子商務系統(tǒng)為應用背景,通過分析移動電子商務推薦系統(tǒng)的特征和當前推薦系統(tǒng)在移動電子商務和海量數(shù)

3、據(jù)環(huán)境下存在的實時性和推薦效率不高等問題,對推薦系統(tǒng)的體系結構、功能模塊以及工作流程進行了學習研究,設計了基于關聯(lián)規(guī)則的移動電子商務推薦系統(tǒng)模型,該模型將推薦過程分為離線處理和在線推薦兩大部分,離線處理又分為數(shù)據(jù)預處理和關聯(lián)規(guī)則挖掘兩個子模塊。數(shù)據(jù)預處理通過數(shù)據(jù)庫觸發(fā)器和存儲過程來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的選擇清理和格式的轉換,關聯(lián)規(guī)則挖掘部分采用FP-growth算法實現(xiàn)頻繁模式的挖掘,生成并導入關聯(lián)規(guī)則庫。在線推薦模塊根據(jù)采集的用戶信息與生成的規(guī)則