【摘 要】
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为让顾客有更好的购物体验，同时也提升商家销量，商品的智能推荐是重要的手段，有重要研究意义。该文使用基于关联规则的Apriori算法实现日常商品关联规则挖掘，针对Apriori算法扫描数据库次数多、性能低下的问题进行改进。以具体实验数据为例，详述算法的实现过程，根据设置的最小支持度和最小置信度阈值，得到商品间强关联规则，据此规则实现商品智能推荐，并对算法性能进行比较分析，实验证明改进的算法具有更好的
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为让顾客有更好的购物体验，同时也提升商家销量，商品的智能推荐是重要的手段，有重要研究意义。该文使用基于关联规则的Apriori算法实现日常商品关联规则挖掘，针对Apriori算法扫描数据库次数多、性能低下的问题进行改进。以具体实验数据为例，详述算法的实现过程，根据设置的最小支持度和最小置信度阈值，得到商品间强关联规则，据此规则实现商品智能推荐，并对算法性能进行比较分析，实验证明改进的算法具有更好的性能，能更好地应用于业务系统。
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