Abstrakt. Recommender Systems (RS) har dykt upp för att hjälpa användarna att fatta bra beslut om vilka produkter som ska väljas från det stora utbudet av produkter som finns tillgängliga på Internet. Många av de befintliga recommender-systemen är utvecklade för enkla och ofta köpta produkter med hjälp av en samverkande filtreringsmetod (CF). Detta tillvägagångssätt är inte tillämpligt för att rekommendera sällan köpta produkter, eftersom inga uppgifter om användarbetyg eller tidigare köphistorik för användare finns tillgängliga. I detta dokument föreslås ett nytt recommender system tillvägagångssätt som använder kunskap som utvunnits från användaren online recensioner för att rekommendera sällan köpta produkter. Opinion gruva och grov uppsättning förening regel gruvdrift tillämpas för att extrahera kunskap från användaren online recensioner. Den extraherade kunskapen används sedan för att utöka en användares fråga för att hämta de produkter som sannolikt matchar användarens preferenser. Resultatet av försöket visar att den föreslagna metoden, Query Expansion Matching-baserade Sök (QEMS), förbättrar prestandan hos den befintliga Standard Matching-baserade Sök (SMS) genom att rekommendera fler produkter som uppfyller användarens behov.
Frågeexpansionsmetoden har föreslagits i REF för att utöka användarens fråga baserat på sambanden mellan de produktattributvärden som extraherats från produkter som har fått positiva recensioner från tidigare användare.
Enhancement of Infrequent Purchased Product Recommendation Using Data Mining Techniques
{'venue': 'IFIP AI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Business']}