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摘要:
电子商务系统中商品推荐技术可以帮助电子商务网站有效地提高商品的销量,对电子商务发展有重要作用。本文分析了商品推荐的流程,结合数据挖掘技术的关联分析技术给出了一个商品推荐模型。
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基于内容
协同过滤
标签
关联规则挖掘
一个基于Web访问路径聚类的智能推荐系统
路径聚类
智能推荐系统
用户浏览兴趣
推荐规则集
推荐引擎
基于兴趣度的协同过滤商品推荐系统模型
兴趣度
智能数据挖掘
协同过滤
电子商务
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 一个基于关联规则的商品推荐系统模型
来源期刊 信息与电脑:理论版 学科 经济
关键词 电子商务 关联规则 数据挖掘
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 174-174
页数 1页 分类号 F713.36
字数 语种
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 金伟健 5 0 0.0 0.0
2 金文进 7 5 1.0 2.0
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2010(0)
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研究主题发展历程
节点文献
电子商务
关联规则
数据挖掘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息与电脑(理论版)
月刊
1003-9767
11-2697/TP
大16开
82-454
2007
chi
出版文献量(篇)
11272
总下载数(次)
57
总被引数(次)
46393
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