研究基于Apriori算法的电子商务个性化推荐系统。通过该系统,可以实现对电商的日常交易行为大数据的挖掘,并为用户量身定制推荐相关内容。实现该系统的关键是,在大型存储库中发现关联规则,并通过修改后的Apriori技术将关联规则转换为用户偏好推荐。在此基础上,根据权重对算法进行优化剪枝,以降低算法的复杂度,提高算法的实时性。
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