针对电子商务推荐系统本质上要解决的三个问题--数据源、数据模型和推荐策略,结合最新报道的相关推荐系统,提出并在实验室条件下实现了一个推荐系统原型.为提高该推荐系统的的通用性,采用顾客购买历史这种数据源格式,而不是常见的用户评分数据;另外,为保证产生足够的推荐结果并提高其质量,用关联规则和序列规则结合的方法来构建推荐系统引擎,并设计了一个基于一次表扫描时间的推荐策略.最后,从定性和定量两方面说明该推荐系统效率高,有更好的推荐质量.
数据挖掘 规则挖掘 电子商务 推荐系统