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1.
从大量顾客在线购买历史记录中挖掘出有用的关联规则,是一种及时有效的向顾客推出个性化服务的重要技术.对网上书店的顾客在线购买行为进行挖掘分析,采用Apriori算法[1]找到其中的关联规则,采用支持度过滤方法获取频繁的顾客购买行为模式,提出根据用户的兴趣度和规则的置信度产生相应的推荐候选集,实现网上书店的个性化推荐服务.  相似文献
2.
基于数据挖掘技术设计并实现了个性化网络教学系统。该系统添加了数据挖掘模块,模块中采用Clope算法对HTML文档进行聚类分析,找出具有相似特性的学生群体,从而帮助教师进行有针对性的教学;同时,采用Apriori算法,根据学生的访问序列,挖掘出频繁项目集和关联规则模式,从而借助于网络向学生提供个性化教学服务。研究表明:使用数据挖掘技术能在一定程度上提高网络教学系统的个性化推荐服务水平。  相似文献
3.
论述了新书推荐工作的意义和应遵循的原则,从新书推荐工作实践的角度,从新书筛选、编辑制作、宣传推广等环节,探讨了活动中新书推荐应把握的服务细节。  相似文献
4.
阐述了图书推荐服务的个性化和社会化,探讨了基于Wordpress的图书推荐与交流平台的构建思路及其关键技术的应用.  相似文献
5.
分析了Apriori算法存在的不足,并提出了改进办法,介绍了改进算法在数字化图书馆推荐服务中的应用。  相似文献
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