基于关联规则的网站内容推荐研究
摘 要
对基于关联规则的网站内容推荐研究在发展历史、国内外研究现状、同类型推荐系统比较、主流技术应用进行了简述，系统地总结了基于关联规则的网站内容推荐发展的趋势和前景。
关键词：关联规则，内容推荐
一、前言
随着当今互联网技术的迅猛发展，社会进入了一个全新的高度信息化的时代，互联网无处不在，影响了人类生活的方方面面，并彻底改变了人们的生活方式。在互联网时代，用户既是网络信息的消费者，也是网络内容的生产者，互联网中的信息量呈指数及增长。即使是在一个网站之中，其所包含的数据和信息也是庞大且复杂的。因此，为了获得更高的用户留存率，获得更多的用户数据，同时也是为了提高用户在浏览网站时的用户体验，网站内容推荐研究是极为重要的。
其中，基于关联规则的网站内容推荐是网站中推荐系统的进一步细化。为了使推荐的内容能够符合用户的需求，数据挖掘建模是本课题的重中之重。
二、数据挖掘发展状况
2.1数据挖掘概述
数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。数据挖掘融汇了来自模式识别、机器学习、统计学、数据库、人工智能以及管理信息系统等各学科的成果。促使多个学科的知识相互促进与相互渗透，使得这一学科得以蓬勃发展。
2.2数据挖掘国内外研究状况
目前为止，数据挖掘技术在各行各业得到了广泛应用。数据挖掘这一词也出现在了很多领域，比如电信、零售（例如大型超市)、金融、交通、保险、银行等商业领域。很多公司为了适应市场发展的需要，研发出了许多适应现代化技术应用的数据挖掘产品。根据相关报道的粗略统计来看，与数据挖掘技术相关的软件产品已经有了将近几百个。
到目前为止，有影响的商用挖掘技术产品如下所示：
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