顾客偏好的动态挖掘算法

• 作者: 杨静 高琳琦
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 顾客偏好 协同过滤 购买序列 关联规则 推荐系统
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 125-128
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2007.01.022

摘要

基于顾客偏好随时间变化的特性,采用聚类、关联规则等技术,对顾客偏好进行动态挖掘.通过追踪顾客购买序列,最终产生Top-N产品推荐,旨在提高推荐系统的推荐质量.然后选取协同过滤算法作对照,并采用MovieLens站点提供的测试数据集.通过对召回率和精度两项指标的分析,表明该动态挖掘算法具有较高的推荐准确度和全面性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高琳琦	天津师范大学管理学院	15	172	8.0	12.0
2	杨静		25	58	5.0	6.0