【摘 要】
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本论述针对协同过滤算法的局限性,为顾客购买频度较高的商品设计一种基于Web挖掘的推荐系统,它综合利用朴素Bayesian分类法,基于点击流分析的偏好Web使用挖掘,商品关联规则等
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本论述针对协同过滤算法的局限性,为顾客购买频度较高的商品设计一种基于Web挖掘的推荐系统,它综合利用朴素Bayesian分类法,基于点击流分析的偏好Web使用挖掘,商品关联规则等各种Web数据挖掘技术,为顾客购物提供智能商务推荐。在数据挖掘技术的基础上,结合智能Agent技术,对系统进行设计和实现。实验结果表明,该系统相对于传统的协同过滤-基于最近邻产生推荐的项目协同过滤技术而言,可以有效缓解由于数据稀疏性、缺乏稳定性和可扩展性带来的问题,显著提高推荐系统的推荐质量。
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