改进的Apriori算法在电子商务推荐系统中的应用

针对目前电子商务的推荐系统不能适用于中小电子商务网站,文章使用改进的Apriori算法对电子商务交易事务数据库中的数据进行挖掘,首先对不同类的事务数据库中的最小支持度和最小置信度阈值进行区分设置,寻找最优值;然后对事务数据库中的数据进行稀疏性设置,转换成稀疏性矩阵的形式,以加快算法的执行效率,并每次都对与候选集中无关的项进行删除,再扫描修剪后的稀疏性矩阵,这样进一步提高挖掘效率。最后通过以某中小洁具用品电子商务网站的交易数据为对象,给出详细的操作方法和实验结果。