【摘 要】
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基于电子商务平台的Web scrvice已经是广大消费者购买或者浏览商品的主要形式之一.但是,网络上的海量信息也给我们带来了很多不便.对于用户来说,如何及时地发现所需要的商品
【机 构】
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扬州大学信息工程学院计算机公共基础部,上海交通大学计算机系
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基于电子商务平台的Web scrvice已经是广大消费者购买或者浏览商品的主要形式之一.但是,网络上的海量信息也给我们带来了很多不便.对于用户来说,如何及时地发现所需要的商品已经变得越来越困难.本文综合运用了关联挖掘、智能推荐算法等机器学习方法提出了一个Web Scrvice下的产品智能推荐Agent模型:Smart Recommendation,该系统通过对用户的历史交易记录的分析,挖掘出客户的购买模式和购买兴趣,并根据发现的模式对用户进行商品的智能推荐.实验结果表明,推荐模型具有较高的准确性,并且时用
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