| 基于关联规则的超市推荐系统的优化设计 |
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| 引用本文： | 郭海凤,王预,李涛.基于关联规则的超市推荐系统的优化设计[J].金陵科技学院学报,2015(2). |
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| 作者姓名： | 郭海凤 王预 李涛 |
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| 作者单位： | 金陵科技学院信息技术学院,江苏 南京,211169 |
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| 基金项目： | 江苏省高校自然科学研究项目 |
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| 摘 要： | 数据挖掘是指从海量的、无规则的数据中发现潜在的、有用的知识的过程。提出了基于Apriori原理的改进算法,主要包括:通过对被扫描数据库事务的缩减来提高算法对频繁项集的挖掘效率;通过优化寻找频繁项集的方法来缩小算法的挖掘时间。对超市的销售记录进行挖掘,找出其中商品的相关性,输入一个用户的购物记录对此用户进行推荐。通过多次实验证实,此算法比传统的算法在寻找全部频繁项集时花费的时间更少。
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| 关 键 词： | 关联规则 数据挖掘 Apriori 算法 推荐系统 |
Optimizing Supermarket Goods Recommendation System Based on Association Rules |
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| GUO Hai-Feng,WANG Yu,LI Tao.Optimizing Supermarket Goods Recommendation System Based on Association Rules[J].Journal of Jinling Institute of Technology,2015(2). |
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| Authors: | GUO Hai-Feng WANG Yu LI Tao |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | association rules data mining Apriori algorithm recommendation system |
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