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文檔簡介
1、該文針對如何實現(xiàn)個性化的"相關產(chǎn)品推薦"這一需求展開研究,引入了數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則技術為基本的實現(xiàn)手段,并在此基礎上設計并實現(xiàn)了一套完整的電子購物中的相關產(chǎn)品推薦系統(tǒng)ARecom (Association Rules Recommendation System).關聯(lián)規(guī)則的算法研究部分,分為頻繁項集生成和規(guī)則提取兩步.針對直接決定整體效率的頻繁項集生成:該文研究了3種典型算法,并分別編程實現(xiàn),比較分析了它們在不同規(guī)模數(shù)據(jù)集上的性能特點
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