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Web信息挖掘的关联推荐算法研究与实现

使用Web数据挖掘技术对用户需求进行分析,其中实现Web信息个性化使用的是关联规则,这一规则能够为用户提供个性化服务,目前已成为Web应用技术的研究热点。该文分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,对Web数据挖掘技术常用的关联推荐算法进行探讨,内容主要涉及到Web数据挖掘技术、关联推荐算法的思路、算法分析。

推荐系统算法分析与研究

本文主要是对不同的推荐算法进行比较分析。首先分析了目前行业中关于推荐系统的常见评测标准,接着分析了推荐系统中典型的推荐算法,并对算法进了了比较分析,最后,依据比较分析结果结合大学生就业数据进行总结。互联网技术迅猛发展的今天,社会已经进入到了信息化与网络时代,人们每天接收、发送的信息数量都在爆炸式增长。在这种环境下,个性化的推荐系统能够发挥很大的作用。并且高质量的推荐算法直接影响到推荐系统的推荐成绩。本文以大学生个性化就业问题为例,对协同过滤算法、基于内容推荐算法、基于关联规则推荐算法、基于知识的推荐算法及混合推荐算法等常用推荐算法进行研究,对推荐算法的优势、缺陷进行分析有助于解决大学生就业等社会问题。