apriori算法的商品个性化推荐(附件)
在如今快速发展的社会中，面对着不计其数的产品，如何为用户提供其感兴趣的产品并为用户进行合适的推荐，提高用户对于产品的满意度，从而改进产品设计方式以及改善用户和商家之间的关系，已经成为所有商家在产品销售中必须要解决的首要问题。本文对Apriori算法进行了解释和分析，基于该算法实现了商品关联模式的数据挖掘，并对该算法进行优化和应用，进行更加合适的个性化推荐，让顾客在浏览平台时能够看到推荐的相关产品，从而提高产品销量。关键词 关联规则，个性化推荐，Apriori算法
目 录
1 绪论 1
1.1 课题的背景和意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 研究内容 2
2 个性化推荐的相关理论 3
2.1 个性化推荐的概念 3
2.2 电子商务中个性化推荐的特点 4
2.3 个性化推荐的技术 4
3 Apriori算法介绍及优化 6
3.1 Apriori算法介绍 6
3.2 Apriori算法分析 7
3.3 Apriori算法优化 8
4 商品交易平台的设计方案 9
4.1 平台的总体设计 9
4.2 数据库概念设计 9
4.3 数据库逻辑设计 12
5 基于Apriori算法的商品个性化推荐实现过程 12
5.1 数据准备 13
5.2 数据挖掘 13
6 个性化推荐模型设计 15
6.1 推荐算法实现的交易平台说明 15
6.2 推荐模型体系结构 17
6.3 推荐模型流程分析 18
7 系统测试 19
7.1 关联测试效率实验 19
7.2 关联规则计算结果准确性 21
7.3 登录测试用例 22
7.4 购买测试用例 23
总 结 25
致 谢 26
参 考 文 献 27
1 绪论
1.1 课题的背景和意义
中国经济目 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
前的发展趋势十分乐观，其发展速度也是无可披靡的，随着网络技术发展的日益成熟，处于传统经济下的各类商家都纷纷涌向了电子商业的领域，相对于现在的发展状况来看，随着实体店的经营成本不断地提升，传统经济的发展所受到的阻力越来越大，基本可以说以前的商业模式基本已经不适用于现在的飞速发展的经济了，于是越来越多的传统经济开始从实体交易转为线上交易，电子商务成为了未来产品销售主流。传统生产模式信息比较闭塞，难以主动把握机会，导致很多产品的生产被动，这种情况下往往会造成产品的冗余，而当同类产品过多的时候，各个商家之间就会竞相压价，不良竞争就会变得日趋激烈，这不利于中央所倡导的经济可持续发展。随着产品市场的日益壮大，传统的交易模式越来越掌握不了市场的前进方向，而且随着经济的快速发展，这种情况越发严重。互联网具有的及时性、公开性、全球性和低成本等优点，必然会给产品贸易创造巨大的发展机遇，网络销售的好处在于因为合理的线上销售会给产品商家提供更多的交易信息、而且对于产品的知名度提升也是很快的、进而提高产品利润。而如何进行合理的线上销售成为每一个商家头疼的问题，而对商品进行个性化推荐，避免用户被海量信息所困扰，使用户能在商业平台中找到适合自己的产品成为现在商业平台的主流趋势。个性化推荐技术很好的解决了这一难题，个性化推荐能够使网站变得更加人性化，去“主动”的对每位顾客进行适配选择，满足不同顾客的不同需求，能够使用户感觉平台是在一对一的为其服务，从而提高客户满意度。而且在进行个性化推荐时，提供给用户的都是其极有可能购买的产品，极大的刺激消费者的消费欲望，从而提高了产品的销售量。由此可见，个性化推荐在电子商务中的价值是十分巨大的。
1.2 国内外研究现状
国内现状：我国是从2001年才开始对个性化推荐进行研究，研究的过程是比较迅速的，直到最近几年来，我国几乎所有有影响的IT企业都在个性化推荐的研究上下了不上功夫，中国科技大学与华为公司展开合作，提出了一种基于社会网络的个性化推荐算法，华为将这种算法应用在本公司的产品中，收集不同用户的浏览和购买信息，在其产品上为用户提供不同的营销方式和广告投放，不仅受到了用户的广泛好评，而且减少了广告的营销成本，二者还在此基础上申请了两项专利，而另一个电
商巨头阿里巴巴也成立了自己的个性化推荐系统团队，该团队自主研究的个性化推荐算法广泛的应用于淘宝，天猫等等产品交易平台，为用户提供最为便捷的推荐，当我们打开应用时，呈现在我们眼前的几乎全是我们浏览过或者购买过的相关商品，很大程度上刺激了我们的购买欲望，而这些平台的成交量也是个性化推荐技术价值的最好体现。但是目前的算法依然存在着数据稀疏和冷启动的问题，而且随着数据量的增长，数据稀疏的问题也越来越严重。
国外现状：1999年国际计算机学会数据挖掘小组建立了以网页为基础的数据挖掘和推荐技术的研究小组，此举大大促进了个性化推荐的发展，同年召开的人机界面会议也同样是以个性化推荐为主题进行讨论的，从这以后，个性化推荐逐渐的成为计算机算法领域的热点，诞生了许多大型的个性化推荐的网站，如全球最大的的国际贸易电子商业平台Ebay，由于国外进行个性化推荐技术的研究比国内要早了很多，所以其网络交易平台的建立早已成熟，客户群体基本上已经稳定下来，没有国内百家争鸣的竞争状况，而且他们已经将个性化推荐顺利的应用到生活的各个方面，例如通讯信息，旅游业，医疗，制造业。
1.3 研究内容
在现在的互联网中，充斥着海量的网络产品，为了提高用户对于产品的兴趣，利用算法分析客户信息，进而得到的顾客有可能感兴趣的商品并展示在网页上，激发客户购买欲望，一个合格的网络平台就必须实现‘因材施教’，也就是个性化推荐。对于电子商务来说，就是通过对企业业务信息中顾客的浏览，购买，收藏的数据进行分析，获取有利于产品销售的信息，结合产品进行个性化内容推荐。个性化推荐，是对商家收集的业务信息进行既定目标的挖掘，最后在定向输出到可视化界面。
用户对于产品的兴趣取决于用户的主观感受，产品在其中的作用很小，尤其现在的产品价格分层严重，同一价位的产品又种类繁多，产品质量都很相近，所以商家就需要从服务方面开始获得用户的青睐，这样才有助于商家发展，要想对所有人有吸引力，就需要对每个人进行细分。所以对于一个产品网络交易平台来说，只有对大量的购买信息进行分析，为每一个用户推荐合适的产品，才能确保用户能够接受它，从而扩大用户量和商户量，提高平台的竞争力，获得更多的利益。本文的数据挖掘技术研究了关联规则挖掘的情况，演示了Apriori算法的运行过程，以及对Apriori算法进行了分析和改进，基于该算法实现了产品交易平台商品关联模式的数据挖掘和产品推荐。
目 录
1 绪论 1
1.1 课题的背景和意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 研究内容 2
2 个性化推荐的相关理论 3
2.1 个性化推荐的概念 3
2.2 电子商务中个性化推荐的特点 4
2.3 个性化推荐的技术 4
3 Apriori算法介绍及优化 6
3.1 Apriori算法介绍 6
3.2 Apriori算法分析 7
3.3 Apriori算法优化 8
4 商品交易平台的设计方案 9
4.1 平台的总体设计 9
4.2 数据库概念设计 9
4.3 数据库逻辑设计 12
5 基于Apriori算法的商品个性化推荐实现过程 12
5.1 数据准备 13
5.2 数据挖掘 13
6 个性化推荐模型设计 15
6.1 推荐算法实现的交易平台说明 15
6.2 推荐模型体系结构 17
6.3 推荐模型流程分析 18
7 系统测试 19
7.1 关联测试效率实验 19
7.2 关联规则计算结果准确性 21
7.3 登录测试用例 22
7.4 购买测试用例 23
总 结 25
致 谢 26
参 考 文 献 27
1 绪论
1.1 课题的背景和意义
中国经济目 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
前的发展趋势十分乐观，其发展速度也是无可披靡的，随着网络技术发展的日益成熟，处于传统经济下的各类商家都纷纷涌向了电子商业的领域，相对于现在的发展状况来看，随着实体店的经营成本不断地提升，传统经济的发展所受到的阻力越来越大，基本可以说以前的商业模式基本已经不适用于现在的飞速发展的经济了，于是越来越多的传统经济开始从实体交易转为线上交易，电子商务成为了未来产品销售主流。传统生产模式信息比较闭塞，难以主动把握机会，导致很多产品的生产被动，这种情况下往往会造成产品的冗余，而当同类产品过多的时候，各个商家之间就会竞相压价，不良竞争就会变得日趋激烈，这不利于中央所倡导的经济可持续发展。随着产品市场的日益壮大，传统的交易模式越来越掌握不了市场的前进方向，而且随着经济的快速发展，这种情况越发严重。互联网具有的及时性、公开性、全球性和低成本等优点，必然会给产品贸易创造巨大的发展机遇，网络销售的好处在于因为合理的线上销售会给产品商家提供更多的交易信息、而且对于产品的知名度提升也是很快的、进而提高产品利润。而如何进行合理的线上销售成为每一个商家头疼的问题，而对商品进行个性化推荐，避免用户被海量信息所困扰，使用户能在商业平台中找到适合自己的产品成为现在商业平台的主流趋势。个性化推荐技术很好的解决了这一难题，个性化推荐能够使网站变得更加人性化，去“主动”的对每位顾客进行适配选择，满足不同顾客的不同需求，能够使用户感觉平台是在一对一的为其服务，从而提高客户满意度。而且在进行个性化推荐时，提供给用户的都是其极有可能购买的产品，极大的刺激消费者的消费欲望，从而提高了产品的销售量。由此可见，个性化推荐在电子商务中的价值是十分巨大的。
1.2 国内外研究现状
国内现状：我国是从2001年才开始对个性化推荐进行研究，研究的过程是比较迅速的，直到最近几年来，我国几乎所有有影响的IT企业都在个性化推荐的研究上下了不上功夫，中国科技大学与华为公司展开合作，提出了一种基于社会网络的个性化推荐算法，华为将这种算法应用在本公司的产品中，收集不同用户的浏览和购买信息，在其产品上为用户提供不同的营销方式和广告投放，不仅受到了用户的广泛好评，而且减少了广告的营销成本，二者还在此基础上申请了两项专利，而另一个电
商巨头阿里巴巴也成立了自己的个性化推荐系统团队，该团队自主研究的个性化推荐算法广泛的应用于淘宝，天猫等等产品交易平台，为用户提供最为便捷的推荐，当我们打开应用时，呈现在我们眼前的几乎全是我们浏览过或者购买过的相关商品，很大程度上刺激了我们的购买欲望，而这些平台的成交量也是个性化推荐技术价值的最好体现。但是目前的算法依然存在着数据稀疏和冷启动的问题，而且随着数据量的增长，数据稀疏的问题也越来越严重。
国外现状：1999年国际计算机学会数据挖掘小组建立了以网页为基础的数据挖掘和推荐技术的研究小组，此举大大促进了个性化推荐的发展，同年召开的人机界面会议也同样是以个性化推荐为主题进行讨论的，从这以后，个性化推荐逐渐的成为计算机算法领域的热点，诞生了许多大型的个性化推荐的网站，如全球最大的的国际贸易电子商业平台Ebay，由于国外进行个性化推荐技术的研究比国内要早了很多，所以其网络交易平台的建立早已成熟，客户群体基本上已经稳定下来，没有国内百家争鸣的竞争状况，而且他们已经将个性化推荐顺利的应用到生活的各个方面，例如通讯信息，旅游业，医疗，制造业。
1.3 研究内容
在现在的互联网中，充斥着海量的网络产品，为了提高用户对于产品的兴趣，利用算法分析客户信息，进而得到的顾客有可能感兴趣的商品并展示在网页上，激发客户购买欲望，一个合格的网络平台就必须实现‘因材施教’，也就是个性化推荐。对于电子商务来说，就是通过对企业业务信息中顾客的浏览，购买，收藏的数据进行分析，获取有利于产品销售的信息，结合产品进行个性化内容推荐。个性化推荐，是对商家收集的业务信息进行既定目标的挖掘，最后在定向输出到可视化界面。
用户对于产品的兴趣取决于用户的主观感受，产品在其中的作用很小，尤其现在的产品价格分层严重，同一价位的产品又种类繁多，产品质量都很相近，所以商家就需要从服务方面开始获得用户的青睐，这样才有助于商家发展，要想对所有人有吸引力，就需要对每个人进行细分。所以对于一个产品网络交易平台来说，只有对大量的购买信息进行分析，为每一个用户推荐合适的产品，才能确保用户能够接受它，从而扩大用户量和商户量，提高平台的竞争力，获得更多的利益。本文的数据挖掘技术研究了关联规则挖掘的情况，演示了Apriori算法的运行过程，以及对Apriori算法进行了分析和改进，基于该算法实现了产品交易平台商品关联模式的数据挖掘和产品推荐。
版权保护: 本文由 hbsrm.com编辑，转载请保留链接: www.hbsrm.com/jsj/wljs/384.html
