基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法研究與應(yīng)用.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)的迅猛革命將我們帶入了信息社會和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟時代，對企業(yè)發(fā)展和個人生活都產(chǎn)生了深遠的影響?；诨ヂ?lián)網(wǎng)電子商務(wù)模式的虛擬企業(yè)不再需要像傳統(tǒng)物理環(huán)境下的企業(yè)那樣大量的實體投資，還能是與顧客、供應(yīng)商之間建立起更加直接的聯(lián)系。以用戶為核心的新興互聯(lián)網(wǎng)站點也可以拋開傳統(tǒng)媒介的限制，將自己的影響力以更豐富的方式傳達給更多的潛在客戶。
　　 在虛擬環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用所提供的商品或信息的種類和數(shù)量非常繁多，用戶難以通過計算機屏幕一眼就找到所想要

2、的信息。因此，應(yīng)用服務(wù)提供者需要一些智能化的指導(dǎo)算法，根據(jù)用戶的購買習(xí)慣等知識推薦用戶可能感興趣的商品或信息，使用戶能夠方便地獲取自己所需。而且從現(xiàn)實經(jīng)驗來看，用戶的需求常常是模糊的、不明確的，可能會對某些商品或信息存在著潛在的喜好。這時如果服務(wù)提供者能夠把適合用戶的商品或信息推薦給用戶，就可能把用戶的潛在需求變?yōu)楝F(xiàn)實進而盈利。在這種背景下，推薦系統(tǒng)(Recommendation Systems)應(yīng)運而生，它根據(jù)用戶的特征如習(xí)慣、愛好，

3、推薦可能滿足用戶需求的對象。例如，以商品為推薦對象的電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)，以新聞為推薦對象的社會化新聞推薦系統(tǒng)，等等。
　　 推薦系統(tǒng)的實現(xiàn)方法眾多，但由于其所面I臨的數(shù)據(jù)特征千差萬別，因此沒有哪一種現(xiàn)有的基礎(chǔ)推薦算法能在各式各樣的環(huán)境下都取得良好的效果，現(xiàn)實應(yīng)用中則大多采用混合多種基礎(chǔ)方法的推薦策略。本文研究了推薦系統(tǒng)的應(yīng)用場景和主要的實現(xiàn)算法，并針對推薦系統(tǒng)的應(yīng)用特點，提出了一種新型的基礎(chǔ)推薦算法。它以基于關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的推