关联规则在移动电子商务推荐系统中的应用

以数据挖掘中的关联规则为基础,深入研究了个性化推荐系统的架构和推荐系统模型。针对传统关联规则挖掘算法在解决移动电子商务环境个性化推荐问题时反复扫描数据库,频繁项挖掘效率低,关联规则挖掘准确率低以及规则大量冗余等不足,采用基于事务矩阵和兴趣度的关联规则挖掘算法构建个性化的推荐系统模型,提升了个性化推荐质量。     

基于FP-tree算法的推荐系统设计与实现

当前是信息爆炸的时代,推荐系统已成为解决当前网络信息超载的有效工具。文章针对网上书店的电子商务网站的销售特点,详细地设计了推荐系统,并利用挖掘技术中的FP-tree关联规则算法实现数据挖掘运算,很好的实现了在线推荐的系统功能。     

浅析电子商务中关联推荐算法的应用

如今这个时代可以称作大数据时代,任何行业都需要依靠网络以及数据,其中电子商务更是离不开数据.关联推荐算法则是电子商务系统中近几年来常用的数据挖掘方法.本文将了解关联规则相关概念,探讨关联推荐算法在电子商务中的应用.     

基于加权关联规则挖掘算法的电子商务商品推荐系统研究

为了解决电子购物者和商家直接的商品快速、准确匹配问题,进行基于加权关联规则挖掘算法的电子商务商品推荐系统研究。首先指出了经典Apriori算法的缺点和不足,并提出一种新的加权模糊关联挖掘模型算法,以保证频繁项集的向下封闭性;通过对电子商务推荐系统的结构化设计、数据预处理模块设计、推荐模块设计,完成了推荐系统的工作流程测试;最后选取命中率作为不同推荐模型的评价标准,通过五折交叉试验法对实际采集数据进行了对比分析,试验结果表明关联规则集的Top-N产品命中率要明显高于兴趣推荐和畅销推荐法。     

基于兴趣度的协同过滤商品推荐系统模型

本文结合了关联规则中的兴趣度和协同过滤技术来对客户的个人兴趣进行评价，提出了客户兴趣度的商品推荐参考模型，并将此模型应用于电子商务网站的商品推荐，从而更好地吸引客户的注意力，满足客户的喜好，使客户感受到完全个性化的购物体验。     

FP-tree关联规则算法在推荐系统中的应用

近几年,由于电子商务迅猛发展,推荐系统逐渐成为了最热门的竞争手段。目前,推荐系统主要包括三个方面的推荐:热卖产品推荐、新产品上市推荐和相关产品推荐等。文中关注相关产品推荐,也就是利用数据挖掘技术在大量的历史销售记录数据中进行挖掘,找出隐藏在不同的商品之间的相关信息,用动态网页的形式向用户推荐。采用FP-tree关联规则算法实现对客户信息的数据挖掘,并将其应用在推荐系统中。     

OTA系统中的个性化应用推荐系统研究

本文首先提出了OTA全新的个性化应用推荐系统模型,然后对移动用户下载使用与兴趣之间的关联作了讨论与分析,并给出了算法,最后对个性化推荐的两种常见实现方法,即聚类分析与关联规则进行了讨论,给出了OTA系统中的个性化应用推荐引擎的设计思路与实现算法.     

基于数据挖掘技术的电子商务推荐系统的研究

本文首先对数据挖掘技术进行了分析,重点对数据挖掘技术中的协同过滤技术在电子商务推荐系统中的应用与实现进行了介绍与分析。希望能为促进电子商务推荐系统的发展提供一定的借鉴。     

基于双向关联规则的网络消费者偏好挖掘研究

通过分析电子商务网站的 Web 服务器日志提取网络消费者的商品浏览行为信息,利用消费者的浏览频率、浏览时间、链接路径数及路径深度估计商品对网络消费者当前浏览期间偏好的影响权重.结合双向关联规则理论和 Apriori 算法挖掘具有相互依赖关系的商品,找出网络消费者的商品偏好浏览路径,根据消费者当前的浏览行为发现其可能感兴趣的商品,并进一步计算消费者对商品的偏好程度.最后利用自主开发的旅游电子商务网站的Web 日志数据进行仿真实验,挖掘网络消费者的旅游偏好.实验结果表明,在相同的实验条件下,与基于关联规则的偏好挖掘方法相比,基于双向关联规则的偏好挖掘方法的推荐精度增加,推荐覆盖率扩大.     

E-Learning系统的个性化推荐方法研究

以E-Learning系统建设为背景,通过采用文献查找、调查研究等方法探讨个性化推荐理论的内涵,并结合当前建设中的E-Learning系统,分析了目前常用的个性化推荐策略,并进行介绍比较和分析以后,总结经验,以应用于E-Learning系统的建设。提出适合于E-learning系统建设的个性化推荐策略:采用关联规则推荐策略和协同过滤技术,基于WEB技术建立一个虚拟学习系统,利用推荐算法,结合用户需求,将学习的资源、学习活动和学习策略进行整合,向用户推荐完整的满足用户需求的E-Learning学习方案。     

基于标签与协同过滤算法的淘书吧应用

随着互联网的不断发展,电子商务的流行使人们从线下交易逐渐转为线上交易。电子商务中的推荐系统对人们日益多元化的网络消费起到了至关重要的作用。本文在传统协同过滤推荐算法基础上,加入商品标签属性,构建用户,商品,标签三者之间的关联模型。先构建用户商品评分矩阵,在计算用户对商品兴趣度时增加入标签作为权重系数,提高淘书吧应用推荐准确性。实验结果表明,该方法能有效地改进现有的推荐算法,达到更好的推荐效果。     

基于关联规则的图书馆图书智能查找算法研究

随着计算机技术的发展和普及,高校图书馆的管理已经进入到自动化时代.为了有效利用图书馆产生的大量图书流通数据,从而预测分析读者的个性化需求,基于关联规则的图书馆智能推荐平台亟待开发.文中提出完备的自定义的频繁项目集,定义了高效的关联规则算法,该算法解决了上述问题,可以让使用者快速地获取到有效信息.     

Research on Context-Awareness Mobile Tourism E-Commerce Personalized Recommendation Model

Journal of Signal Processing Systems - E-commerce personalized recommendation problem in social network based on context is of great realistic significance to users and merchants. Aiming at data...     

Unstructured big data analytics for retrieving e-commerce logistics knowledge

The divergent evolution of e-commerce has complicated its correspondingly logistics management. However, few studies have explored e-commerce logistics business models via big data analytics. Hence, this investigation explores e-commerce logistics business models from unstructured big data. Specifically, this work develops a hybrid content analytical model to scrutinize essential knowledge of e-commerce logistics. The empirical results of the proposed model incorporate theories of resource dependence theory (RDT) and innovation diffusion theory (IDT) to generate logistical strategies. Ten critical themes of e-commerce logistics from topic mining are “Southeast Asia’s e-commerce logistics payments”, “E-commerce order management”, “E-commerce logistics cloud services”, “E-commerce logistics package management”, “Europe e-commerce trends”, “India’s e-commerce logistics”, “E-commerce distribution management”, “Tax policies”, “E-commerce logistics platforms”, and “E-commerce logistics networks”. Moreover, the fundamental rule of “cross-border e-commerce logistics” is uncovered by the association rules model. The proposed hybrid content analytics framework provides a research foundation for e-commerce logistics management. Furthermore, e-commerce logistics can be implemented by vital strategies: “Establish inter-organizational and technical collaboration to create positive operations performance” and “Comprehend law, policy, and cultural differences to customize appropriate technologies of e-commerce logistics”.     

基于Web服务的电子商务中数据集成的研究

随着电子商务的发展,传统的数据集成和分布式技术逐渐暴露出一些难以克服的缺陷,鉴于此文中提出了基于Web服务的电子商务系统架构,并重点阐述了基于XML的异构数据源集成模块是如何具体实现的。     

用BizTalk Server 2000构建B2B电子商务应用

从技术层面来说，电子商务就是应用互联网传输和交换商务数据，并根据商务数据进行自动或人工处理。数据的标准化在数据传输和交换构成中起着至关重要的作用。本文介绍了如何采用Microsoft提出的XML定义语言，利用XML Schema技术，用BizTalk Server 2000服务器来实现具体的电子商务应用。     

Web数据挖掘在电子商务中的应用

Web数据挖掘已经成为数据挖掘研究领域的热点,尤其是在电子商务网站的设计和使用中。文章阐述了在电子商务中如何运用Web数据挖掘技术,为企业更有效地确认目标市场、改进决策、获得更大的竞争优势提供帮助,并提出了一种Web数据挖掘系统的设计方案和实现方式。同时,对k-means聚类算法进行了优劣分析,并提出通过改变初始聚类中心的选取规则来提高算法的运行效率以及计算结果的准确度。