基于Apriori-BP算法的团购推荐方法研究

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“网络团购”是一种越来越流行的电子商务模式,吸引了大量的商家和消费者,团购网站的商品展示方式和团购产品的推荐是很多团购网站迫切要解决的问题,传统的推荐算法多是使用与传统电子商务类似的协同过滤实现。文章提出了一种基于Apriori-BP算法的团购推荐模型,通过自定义数据清洗方法,使用Apriori算法和BP神经网络对商品进行评分和推荐,最后使用线上CTR和ROI对推荐结果进行评价和验证,显著提高了团购推荐商品的准确性。
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