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基于Apriori算法的购物网站商品推荐系统课程设计报告
文章来源:www.biyezuopin.cc   发布者:学生毕业作品网站   发布时间:2019-03-03 09:49:55   阅读:808

基于Apriori算法的购物网站商品推荐系统

目  录

一、 算法内容 3

Step 1 收集用户偏好 3

Step 2 对数据进行预处理 3

Step 3 计算相似度 4

Step 4 找邻居 5

Step 5 计算推荐 6

二、 预期结果 6

三、 对比和讨论 7

一、 算法内容

Step 1 收集用户偏好

用户行为

变量

取值范围

说明

评分

X1

{1,2,3,4,5}

为商品评分,分值选择为1-5的整数

收藏

X2

{0,1}

如果用户收藏了该商品,则取值为1;否则为0

加入购物

X3

{0,1}

如果用户将该商品加入购物车,则取值为1;否则为0

购买

X4

{0,1}

如果用户购买了该商品,则取值为1;否则为0

查看次数

X5

N

用户的点击查看该商品的次数

Step 2  对数据进行预处理

Section A min-max归一化处理

² 对评分进行归一化处理

  (为归一化后的取值,为原值)

² 对查看次数进行归一化处理

 (为归一化后的取值,为原值)

Section B  根据不同行为对用户喜好的反映程度,对进行加权处理,得到最终用户偏好权值

注:为经科学分析后得出的权值

Section C  得到用户偏好的二维矩阵,纵向为用户列表,横向为物品列表,值是用户对物品的偏好,取值范围为 [0,1] 的浮点数值

Step 3  计算相似度

假设用户数为,商品数为,用户偏好的二维矩阵为:

Section A 计算不同用户间的Pearson相关系数

用户偏好矩阵中的行向量表示用户,通过计算行向量间的Pearson相关系数,衡量用户间的相似度。

任意两用户间的相似度为:

     ()

由此可得到用户相似度矩阵为:

Section B 计算不同商品间的Pearson相关系数

用户偏好矩阵中的列向量表示商品,通过计算列向量间的Pearson相关系数,衡量商品间的关联度。

任意两商品间的关联度为:

     ()

由此可得到商品关联度矩阵为:



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