基于FP關聯(lián)規(guī)則的購物推薦系統(tǒng)的開發(fā).pdf

1、利用個性化推薦推動企業(yè)電子商務在改善顧客關系、培養(yǎng)顧客忠誠度以及增加網(wǎng)上銷售方面具有明顯的效果?，F(xiàn)有的一些電子商務網(wǎng)站通常利用普通的數(shù)據(jù)庫查詢技術形成產(chǎn)品推薦,其最大的優(yōu)點就是查詢速度快,但索引會對insert、update、delete等操作產(chǎn)生影響,降低系統(tǒng)性能,影響客戶體驗。推薦系統(tǒng)需要有大量的數(shù)據(jù)才能為新顧客做出準確有效的推薦,因此近年來基于數(shù)據(jù)挖掘的技術在產(chǎn)品推薦中得到了越來越多的關注。為了解決電子商務網(wǎng)站查詢存在的問題,設計

2、準確有效且高性能的個性化推薦系統(tǒng),需要基于數(shù)據(jù)挖掘領域的技術設計新的個性化推薦系統(tǒng)。
　　 針對現(xiàn)有普通的數(shù)據(jù)庫查詢技術在相關產(chǎn)品推薦上存在的缺陷,采用基于關聯(lián)規(guī)則挖掘的方法,實現(xiàn)設計準確有效且高性能的推薦系統(tǒng)。首先討論購物網(wǎng)站相關商品的個性化推薦和目前常用的基于數(shù)據(jù)庫查詢的弊端。然后,引入數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則技術作為規(guī)則挖掘的基本的實現(xiàn)手段,來實現(xiàn)大型數(shù)據(jù)庫下高效準確的相關產(chǎn)品推薦。為了克服FP關聯(lián)規(guī)則方法在內存上的瓶頸,在此