基于关联规则算法的电子商务商品推荐系统设计与实现

摘要：

互联网时代给人们的消费带来了便利,但琳琅满目的商品也为用户带来了选择困难,在没有明确需求的情况下,如何为消费者推荐存在潜在商机的商品是电商急需解决的难题.为了提升商品推荐的精确度,设计了基于关联规则算法的电子商务商品推荐系统,对FP_Growth算法进行优化改进,提出了一种更高效的CTE-MARM挖掘算法,构建关联规则库,并与用户兴趣商品链联合分析,将具备强关联关系的商品按照用户兴趣度高低选取TOP-N进行推荐,经过测试验证实际命中率较高,提升分析效率的同时也为商家后续营销决策提供有力的数据支撑.

关键词：数据挖掘;关联规则;CTE-MARM算法

所属期刊栏目：37

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-11-23（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：205-208