集成AHP和数据挖掘的个性推荐系统研究

• 作者: 付畅俭 冷智花
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 顾客生命周期价值 层次分析 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2006,（34）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 191-193
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 字数: 3009字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.34.059

摘要

提出了一个基于层次分析和数据挖掘的个性推荐系统.运用层次分析法来评价顾客生命周期价值中每一个RFM变量的重要程度,根据加权的RFM来对顾客进行聚类分析,通过关联规则挖掘从顾客簇中抽出频繁购买模式,根据簇中关联规则向顾客推荐相关商品.实验表明性能优于相等权重的聚类方法和不进行聚类直接从所有顾客中进行关联规则挖掘的方法.