基于关联规则的超市购物个性化推荐研究

摘要：

[目的]优化因消费者需求改变而受到局限的传统方法.[方法]通过收集沃尔玛超市两个时段9835名顾客的消费数据,使用Apriori算法对数据进行挖掘和分析,得到3种推荐方法,分别为按商品销售排名推荐最畅销的前N件商品、根据Apriori算法挖掘出的关联规则进行商品捆绑销售、根据定义的强关联规则推荐系数来推荐商品.[结果]在运行程序后,发现后两种推荐方式挖掘出的关联规则商品不完全相同,且对相同关联规则商品的推荐度不同.[结论]推荐策略的实施将提高超市商品的销售量,有助于满足顾客的个性化需求.

关键词：关联规则、Apriori算法、推荐系数、个性化推荐

所属期刊栏目：42

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：河南科技大学SRTP项目2022235

在线出版日期：2023-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：32-35