计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2014年
9期
449-453
,共5页
数据分类%推荐系统%关联决策树
數據分類%推薦繫統%關聯決策樹
수거분류%추천계통%관련결책수
Data classification%Recommendation system%Associated with the decision tree
对客户兴趣商品信息数据进行有效推荐,能够最大程度地服务消费者.商品种类和数量快速增长,大量有用商品信息会被淹没在海量商品信息中.传统的客户兴趣推荐系统在进行客户兴趣确认时,受到海量信息的干扰,使得兴趣商品信息数据确认过程耗时巨大,效率较低.提出采用关联决策树算法的客户海量兴趣数据分类推荐系统.在推荐系统中,针对海量数据进行关联决策计算,得到所有数据之间的关联性,根据上述数据关联性,建立关联决策树,获取客户兴趣数据推荐目标.最后进行仿真,结果表明,采用改进方法能够减少商品信息确认时间,取得了良好的效果.
對客戶興趣商品信息數據進行有效推薦,能夠最大程度地服務消費者.商品種類和數量快速增長,大量有用商品信息會被淹沒在海量商品信息中.傳統的客戶興趣推薦繫統在進行客戶興趣確認時,受到海量信息的榦擾,使得興趣商品信息數據確認過程耗時巨大,效率較低.提齣採用關聯決策樹算法的客戶海量興趣數據分類推薦繫統.在推薦繫統中,針對海量數據進行關聯決策計算,得到所有數據之間的關聯性,根據上述數據關聯性,建立關聯決策樹,穫取客戶興趣數據推薦目標.最後進行倣真,結果錶明,採用改進方法能夠減少商品信息確認時間,取得瞭良好的效果.
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