甘肃科技纵横
甘肅科技縱橫
감숙과기종횡
SCIENTIFIC & TECHNICAL INFORMATION OF GANSU
2011年
2期
20-22,184
,共4页
Web挖掘%推荐系统%Bavesian分类%关联规则
Web挖掘%推薦繫統%Bavesian分類%關聯規則
Web알굴%추천계통%Bavesian분류%관련규칙
本论述针对协同过滤算法的局限性,为顾客购买频度较高的商品设计一种基于Web挖掘的推荐系统,它综合利用朴素Bayesian分类法,基于点击流分析的偏好Web使用挖掘,商品关联规则等各种Web数据挖掘技术,为顾客购物提供智能商务推荐.在数据挖掘技术的基础上,结合智能Agent技术,对系统进行设计和实现.实验结果表明,该系统相对于传统的协同过滤-基于最近邻产生推荐的项目协同过滤技术而言,可以有效缓解由于数据稀疏性、缺乏稳定性和可扩展性带来的问题,显著提高推荐系统的推荐质量.
本論述針對協同過濾算法的跼限性,為顧客購買頻度較高的商品設計一種基于Web挖掘的推薦繫統,它綜閤利用樸素Bayesian分類法,基于點擊流分析的偏好Web使用挖掘,商品關聯規則等各種Web數據挖掘技術,為顧客購物提供智能商務推薦.在數據挖掘技術的基礎上,結閤智能Agent技術,對繫統進行設計和實現.實驗結果錶明,該繫統相對于傳統的協同過濾-基于最近鄰產生推薦的項目協同過濾技術而言,可以有效緩解由于數據稀疏性、缺乏穩定性和可擴展性帶來的問題,顯著提高推薦繫統的推薦質量.
본논술침대협동과려산법적국한성,위고객구매빈도교고적상품설계일충기우Web알굴적추천계통,타종합이용박소Bayesian분류법,기우점격류분석적편호Web사용알굴,상품관련규칙등각충Web수거알굴기술,위고객구물제공지능상무추천.재수거알굴기술적기출상,결합지능Agent기술,대계통진행설계화실현.실험결과표명,해계통상대우전통적협동과려-기우최근린산생추천적항목협동과려기술이언,가이유효완해유우수거희소성、결핍은정성화가확전성대래적문제,현저제고추천계통적추천질량.
