基于关联规则的个性化推荐系统研究与应用

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1、2011年度专业硕士学位论文学校代码：10269学号：63071500294葶褒印为天擎基于关联规则的个性化推荐系统研究与应用院系：筮』生工程堂瞳专业学位类别：王猩亟±研究方向：达i生王猩指导教师：拯云数援申请人：割垡2011年3月完成，．．、F．1kr，；，■■『一．i?，．．，《、‘、、蔼1口矿万一。氇，rIo慧矗蛋萝，。华东师范大学学位论文原创性声明郑重声明：本人呈交的学位论文《基于关联规则的个性化推荐系统研究与应用》，是在华东师范大学攻读题≠／博士(请勾选)学位期间，在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不

2、包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。作者签名：日期：力ff年j月≯1，日华东师范大学学位论文著作权使用声明《基于关联导师指导下完成研究与应用》系本人在华东师范大学攻读学位期间在学位论文，本论文的研究成果归华东师范大学所有。本人同意华东师范大学根据相关规定保留和使用此学位论文，并向主管部门和相关机构如国家图书馆、中信所和“知网”送交学位论文的印刷版和电子版；允许学位论文进入华东师范大学图书馆及数据库被查阅、借阅；同意学校将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索，将学

3、位论文的标题和摘要汇编出版，采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。本学位论文属于(请勾选)()1．经华东师范大学相关部门审查核定的“内部”或“涉密”学位论文幸，于年月日解密，解密后适用上述授权。(＼／)2．不保密，适用上述授权。导师签名握参·“涉密”学位论文应是已经华东师范大学学位评定委员会办公室或保密委员会审定过的学位论文(需附获批的《华东师范大学研究生申请学位论文“涉密”审批表》方为有效)，未经上述部门审定的学位论文均为公开学位论文。此声明栏不填写的，默认为公开学位论文，均适用上述授权)。¨7圳川，，㈣8m4㈣0川9iiii●■_ⅢY等名叫猁厶人

4、本刘华硕士学位论文答辩委员会成员名单姓名职称单位备注丁岳伟教授上海理工大学计算机系主席黄国兴教授华东师范大学软件学院安丁尿教授华东师范大学软件学院琚小明副教授华东师范大学软件学院杜育根副教授华东师范大学软件学院摘要随着互联网的普及，越来越多的消费者加入到网上购物的队伍中，因而刺激了电子商务系统迅猛地发展。电子商务为客户提供越来越多的选择，而客户也因此常常迷失在大量的商品信息中，没有办法准确快速地找到自己需要的商品。在这种形势下，电子商务推荐系统诞生了，它能够模拟销售人员与客户交互，推荐商品给客户，帮助客户快速准确地找到所需商品，使客户顺利完成交易。市场竞争

5、日趋激烈，电子商务推荐系统能有效保留客户，防止客户流失，提高电子商务系统的销售额。近几年，电子商务推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展。而现如今是个性化时代，个性化服务是哲学领域客户满意的具体体现，也是现代企业提高核心竞争力的重要途径。如何向不同的客户推荐他所感兴趣的商品也属于一种个性化的服务。这样电子商务推荐系统也应该实现个性化的推荐。从目前情况来看，个性化的推荐系统包括热销商品的推荐、新品推荐、相关产品推荐等。本文重点讨论如何推荐相关产品，即从大量的历史销售数据中进行数据挖掘，找出不同商品项之间的相关信息，提炼出规则并为产品推荐提供依据。本文的主要内

6、容如下：(1)介绍了目前主流的电子商务个性化推荐系统及相关技术。(2)根据网站中客户数据分析和处理的特点，在众多的数据挖掘算法中选择了关联规则算法。因为关联规则是根据事实发生的情况，按照事情发生的频率高低进行计算的，使得推荐的结果具有很高的准确性。(3)具有数据挖掘功能的个性化推荐系统平台的实现。本文在比较了各种关联规则挖掘算法后，采用FP-tree算法实现对客户信息的数据挖掘，并将FP-tree算法的数据挖掘技术用于个性化推荐系统中。【关键词】数据挖掘，关联规则，个性化推荐【论文类型】应用类型AbstractWiththespreadoftheIntem

7、et，moreandmoreconsumertojoinonlineshoppingintheteam，thusstimulatingtheelectroniccommercesystemdynamicdevelopment．E-commerceforusersprovidemoreandmorechoices，andusersalsoSOoftenlostinalotofcommodityinformation,thereisnowaytoaccuratelyandrapidlytofredtheirownneedsofcommodities．Inthi

8、ssituation,electroniccommercereco