【摘 要】
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随着互联网与电子商务的发展,个性化网页的设计应运而生。本文从多产品(包括服务)提供商角度出发,以数据挖掘关联规则理论为基础,总结了“个性化推荐”在多产品提供商中的应
【机 构】
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中国人民大学统计学院,北京瑞斯泰得数据技术开发有限公司
【基金项目】
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自然科学基金重点项目(#10431010);教育部重点基地重大项目(#05JJD910001);中国人民大学应用统计中心的资助
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随着互联网与电子商务的发展,个性化网页的设计应运而生。本文从多产品(包括服务)提供商角度出发,以数据挖掘关联规则理论为基础,总结了“个性化推荐”在多产品提供商中的应用。推荐计算过程主要有四步:构建知识集;基于客户已知信息的筛选规则;对每个候选产品计算总评分;选择最终推荐产品。并指出:知识集不仅包括历史数据关联规则集,也包括业务知识集;评分可以根据具体业务选择合适的规则度量(置信度、lift值等);按照某些准则得到各候选产品的总评分;这些准则包括加权平均、最大值、最小值等;根据一些诸如评分大小等标准确定最终推荐产品。从一个例子,本文描述了个性化推荐过程。
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