| 基于改进FP-growth的多品类打包推荐算法 | |
| 所属分类：技术论文 | |
| 上传者：wwei | |
| 文档大小：1427 K | |
| 标签： 多品类打包 推荐系统 关联规则挖掘 | |
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| 文档介绍：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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