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基于Web挖掘的电子商务推荐系统中推荐方法研究
1
作者
景丽
黄献波
《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》
CAS
2006年第4期66-68,共3页
以改进Apriori算法、K_means聚类算法和ARHP算法3种不同的Web挖掘技术为基础构造推荐算法,形成推荐集.仿真实验结果表明基于ARHP的推荐算法的覆盖率和准确度明显高于其他两种方法,可用于基于Web挖掘的电子商务推荐系统中.
关键词
电子商务
推荐系统
推荐方法
WEB挖掘
协同过滤
事务聚类
关联
规则
关联规则超图划分技术
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职称材料
题名
基于Web挖掘的电子商务推荐系统中推荐方法研究
1
作者
景丽
黄献波
机构
河南财经学院信息学院
河南财经学院基建处
出处
《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》
CAS
2006年第4期66-68,共3页
基金
河南省教育厅自然科学基金资助项目(2004922081)
文摘
以改进Apriori算法、K_means聚类算法和ARHP算法3种不同的Web挖掘技术为基础构造推荐算法,形成推荐集.仿真实验结果表明基于ARHP的推荐算法的覆盖率和准确度明显高于其他两种方法,可用于基于Web挖掘的电子商务推荐系统中.
关键词
电子商务
推荐系统
推荐方法
WEB挖掘
协同过滤
事务聚类
关联
规则
关联规则超图划分技术
Keywords
e-commerce
recommending system
recommending method
Web usage mining
collaborative fil- tering algorithm
transaction clustering
association rule
ARHP
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Web挖掘的电子商务推荐系统中推荐方法研究
景丽
黄献波
《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》
CAS
2006
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