基于矩阵多源加权关联规则在个性化推荐中的应用.pdf

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1、2015年第1期sid。。tR。hdoi：10．3969／j．issn．1000—7695．2015．01．035基于矩阵多源加权关联规则在个性化推荐中的应用朱清香，侯会茹，刘晶，戴培森，晏霄(1．燕山大学经管学院，河北秦皇岛066004；2．河北工业大学计算机科学与软件学院，天津300401)摘要：针对传统关联规则挖掘算法中频繁信息不完善，以及电子商务中各个影响因素贡献值不同的问题，提出一种基于矩阵多源加权关联个性化推荐模型——MswPR模型，并在考虑虚拟行为水平加权和多源关联垂直加权的基础上引入最小支持数概念作

2、为剪枝的依据，进一步结合该模型对个性化推荐流程进行概述。关键词：电子商务；个性化推荐；加权关联规则；最小支持数中图分类号：TP311文献标志码：A文章编号：1000—7695(2015)01—0183—05BasedonMatrixMulti——sourceWeightedAssociationRulesAppliedinPersonalizedRecommendationZHUQingxiang，HOUHuiru，LIUJing，DAIPeisen，YANXiao(1．SchoolofEconomicsandMa

3、nagement，YanshanUniversity，Qinhuangdao066004，China；2．SchoolofComputerScienceandSoftware，HebeiUniversityofTechnology，Tianjin300401，China)Abstract：Inviewofthefactthatthe~equentinformationisimperfectintheminingalgorithmofweightedassociationandthecontributionofvar

4、iousfactorsinthee—commercearedifferent，thispaperputsforwardapersonalizedrecommendationmodelbasedonmatrixmulti—sourceweightedassociation一一一MSWPRmode1．Andconsideringthevirtualbehaviorlevelweightedandmulti—sourceverticalweightedonthebasisofcorrelation，aconceptofm

5、inmumsupportcountisintroducedasthebasisofpruning．Furthercombinedwiththemodel，thepaperhassummarizedthepersonalizedrecommendationprocess·Keywords：e—commerce；personalizedrecommendation；weightedassociation；min—supportcount近年来，电子商务中信息超载(InformationO-主要采用前融合组合推荐策略，避

6、免了单纯使用协verload)问题严重，影响了用户信息选择和信息利同过滤算法的弱点；文献[4]针对Apriori算法的用率。个性化推荐系统能够模拟商店销售人员向用不足，提出一种新的加权关联规则挖掘算法，通过户提供具有针对性的产品推荐，帮助用户减少信息把该算法应用于电子商务数据挖掘中，证明了这种过载，提高用户在线购买决策质量，增强用户忠诚加权关联挖掘算法的有效性。这些方法在实际应用度。关联规则是知识发现研究中的一个重要研究课中都取得了一定的效果，但也存在着不足。如文献题，目的是发现数据库中各项目之间的关系¨。其[2]

7、和[3]中假设各个项目的分布是均匀的，但典型实例是购物篮分析，即通过发现顾客放入其购实际生活中，电子商务各个影响因素的贡献值不一物篮中不同商品之间的关系，分析顾客消费习惯，样；文献[4]虽然对不同的项集进行了加权，但并利用这种关联制定更好的营销策略。仅涉及单层次概念，且规则挖掘时间和效率有待提高。1研究文献综述综上所述，本文提出了一种基于矩阵的多源加目前，很多学者对关联规则在电子商务推荐系权关联个性化推荐模型(Matrix—baseMulti—Source统中的应用进行了研究。文献[2]基于关联规则Weighted

8、AssociationPersonalizedRecommendation挖掘技术分析个性化推荐系统体系架构，通过访问Model，简称MSWPR)，旨在提高个性化推荐的效率者的浏览模式动态反映用户偏好变化；文献[3]和准确率，最后基于MSWPR模型对电子商务的个设计和实现了一个基于用户行为的个性化商品推荐，性化推荐流程进行了概述。收稿日期：2014—03—2