基于数据挖掘下的自动化推荐系统

针对传统的推荐系统中获取关键词倾向性单一的问题,设计数据挖掘下的自动化推荐系统。系统在原有的硬件结构基础上,在接口模块中设置页面跳转拦截器和会话控制拦截器,将其与中心处理模块相连,在中心处理模块中使用nRF905无线芯片,形成新的系统硬件构造。数据挖掘下,依据用户信息挖掘关联规则,确定相似量度,搜索出近邻信息,获得最终推荐内容。利用软件程序代码实现自动化推荐,至此自动化推荐系统设计完成。测试结果表明,在使用相同的用户信息情况下,与传统的推荐系统相比,数据挖掘下的自动化推荐系统获得的推荐词汇多了3~5种,关键词的倾向性更广泛,适合应用在实际项目中。