Många nuvarande e-handelssystem ger personalisering när deras innehåll visas för användarna. I denna mening rekommenderar system göra personliga förslag och ge information om objekt som finns i systemet. Nuförtiden finns det en stor mängd metoder, inklusive data mining tekniker som kan användas för personalisering i rekommendationssystem. Dessa metoder är dock fortfarande ganska sårbara för vissa begränsningar och brister i samband med rekommendationsmiljön. För att ta itu med några av dem genomför vi i detta arbete en rekommendationsmetod i ett recommender system för turism, där klassificering baserad på association tillämpas. Klassificering baserad på associationsmetoder, även kallade associativa klassificeringsmetoder, består av en alternativ datautvinningsteknik, som kombinerar begrepp från klassificering och association för att möjliggöra föreningsregler att användas i ett förutsägelsesammanhang. Den föreslagna metoden utvärderades i vissa fallstudier, där vi kunde kontrollera att den kan förkorta de begränsningar som presenteras i rekommenderade system och förbättra rekommendationskvaliteten.
Begrepp bildar förening och klassificering kombinerades för att involvera föreningsregler i ett förutsägelsesammanhang REF.
A hybrid recommendation approach for a tourism system
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}