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摘要
互联网时代给人们的消费带来了便利,但琳琅满目的商品也为用户带来了选择困难,在没有明确需求的情况下,如何为消费者推荐存在潜在商机的商品是电商急需解决的难题。为了提升商品推荐的精确度,设计了基于关联规则算法的电子商务商品推荐系统,对FPGrowth算法进行优化改进,提出了一种更高效的CTE-MARM挖掘算法,构建关联规则库,并与用户兴趣商品链联合分析,将具备强关联关系的商品按照用户兴趣度高低选取TOP-N进行推荐,经过测试验证实际命中率较高,提升分析效率的同时也为商家后续营销决策提供有力的数据支撑。
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单位咸阳职业技术学院
