基于改进FP-growth的多品类打包推荐算法
所屬分類:技术论文
上傳者:wwei
文檔大小:1427 K
標簽: 多品类打包 推荐系统 关联规则挖掘
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文檔介紹:多品类打包推荐是现代推荐系统中的重要任务,旨在通过组合不同类别的产品,向用户进行一站式推荐,以满足用户的多样化需求并提升用户体验。目前,该任务面临即时响应需求高、数据规模庞大、数据稀疏性高等挑战,现有打包算法难以应对。为解决上述问题,提出了一种基于改进FP-growth算法的多品类打包推荐算法,即在FP-growth算法的基础上,对产品属性间的关联关系进行挖掘,并根据属性关联规则匹配出符合度最高的打包产品,有效缓解了产品间的数据稀疏性问题。在基于航空旅游零售领域的数据集上,本方法相较于基准方法显著提高了打包质量和打包效率。
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