基于关联规则的客户行为建模与商品推荐研究

摘要：

随着我国电子商务事业的发展, 传统的电子商务服务模式已经不能满足人们的购物需求, 针对客户个性化推荐的研究具有一定的意义. 本文将Apriori算法进行改进, 利用改进的Apriori算法对用户兴趣信息进行挖掘, 挖掘用户之间的关联性, 建立用户行为模型, 为用户推荐其感兴趣的商品, 提升用户的购买体验. 实验表明, 改进的算法提高了推荐的精度和速度.

关键词：电子商务、个性化推荐、Apriori算法改进、用户行为建模

所属期刊栏目：35

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：广州市科技计划项目2017010160012

在线出版日期：2018-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：90-94