基于改进权重增量Apriori算法的产品推荐方法

• 作者: 王昕妍 王晓峰
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 权重增量 产品推荐 关联规则挖掘
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 199-203
• 页数: 5页
• 字数: 4831字
• 语种: 中文

摘要

采用权重增量挖掘思想优化算法,为用户推荐个性化产品配置提供了有效的解决方案.方法主要主要分为3个部分,首先利用平台搭建起来的用户跟踪模块对用户行为进行跟踪和数据的收集;然后结合用户最近的行为习惯,使用基于权重增量的Apriori算法进行关联规则挖掘;最后根据挖掘出的结果完成产品推荐的过程.通过对挖掘算法的优化,大大提高了系统的运行效率和准确性,产品推荐随着用户行为的改变而改变,更加符合实际情况.实验结果表明,该算法可以有效解决产品推荐问题,相比于传统关联规则挖掘算法,准确率提高了4％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓峰	上海海事大学信息工程学院	71	454	12.0	17.0
2	王昕妍	上海海事大学信息工程学院	1	5	1.0	1.0