信息技术与信息化
信息技術與信息化
신식기술여신식화
INFORMATION TECHNOLOGY & INFORMATIZATION
2013年
5期
109-111
,共3页
数据挖掘%关联规则%移动电子商务%个性化推荐
數據挖掘%關聯規則%移動電子商務%箇性化推薦
수거알굴%관련규칙%이동전자상무%개성화추천
Data mining%Association rule%Mobile E-commerce%Personalized recommendation
以数据挖掘中的关联规则为基础，深入研究了个性化推荐系统的架构和推荐系统模型。针对传统关联规则挖掘算法在解决移动电子商务环境个性化推荐问题时反复扫描数据库，频繁项挖掘效率低，关联规则挖掘准确率低以及规则大量冗余等不足，采用基于事务矩阵和兴趣度的关联规则挖掘算法构建个性化的推荐系统模型，提升了个性化推荐质量。
以數據挖掘中的關聯規則為基礎，深入研究瞭箇性化推薦繫統的架構和推薦繫統模型。針對傳統關聯規則挖掘算法在解決移動電子商務環境箇性化推薦問題時反複掃描數據庫，頻繁項挖掘效率低，關聯規則挖掘準確率低以及規則大量冗餘等不足，採用基于事務矩陣和興趣度的關聯規則挖掘算法構建箇性化的推薦繫統模型，提升瞭箇性化推薦質量。
이수거알굴중적관련규칙위기출，심입연구료개성화추천계통적가구화추천계통모형。침대전통관련규칙알굴산법재해결이동전자상무배경개성화추천문제시반복소묘수거고，빈번항알굴효솔저，관련규칙알굴준학솔저이급규칙대량용여등불족，채용기우사무구진화흥취도적관련규칙알굴산법구건개성화적추천계통모형，제승료개성화추천질량。
On the basis of association rules in data mining,the architecture of personalized recommendation system and recommendation system model is deeply researched.However,there are several disadvantages when traditional ARM are applied in personalized recommendation system in mobile e-commerce,such as ,repeat databases scanning with low mining efifciency,mining loads of redundancy rules with low accuracy.Therefore,this paper use the transacition-matrix-&-user-interestingness-based association rule mining algorithm,MIbARM, to bulid a personalized recommendation system model.It is very effective for personalized recommendation problem in mobile E-commerce.
