Med en snabb utveckling av e-handeln har det blivit en avgörande fråga hur man bättre kan förstå användarnas behov av att tillhandahålla mer tillfredsställande personliga tjänster. För att lösa problemet presenterar denna studie ett nytt tillvägagångssätt för personlig produktrekommendation baserad på Fuzzy C-Means (FCM) kluster. För det första förbättras den traditionella klusteralgoritmen för FCM genom anpassning av medlemskapet och dess täthetsfunktion, för att ta itu med de problem som antalet kluster är svårt att fastställa och konvergensen av den objektiva funktionen är långsam. Sedan delas de personliga preferenserna in i olika grupper, av vilka en användare har liknande tendenser. Föreningsreglerna för användarpreferenser bryts för varje grupp och den personliga kunskapsbasen etableras. Därefter kan rekommendationen genereras av kunskapsbas och historiska loggar. En fallstudie illustreras av det föreslagna tillvägagångssättet och resultaten visar att metoden för personlig produktrekommendation är rimlig och effektiv med hög prestanda.
REF justerade sammansättnings- och densitetsfunktionerna och förbättrade den konventionella C-means klusteralgoritmen för att lösa problem där antalet kluster som användes för att fastställa konvergensen av den objektiva funktionen var otillräckligt.
Improved Fuzzy C-Means Clustering for Personalized Product Recommendation
{'venue': None, 'journal': 'Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}