1、“.....本文假设的应用环境是中高数据吞吐量电子商务网站，境下具备动态性和模糊性的用户推荐算法的准确性，同时可以减少噪音。算法文献提出的算法用户挖掘关联规则，该算法使用逐层搜索的迭代算法，缩小了聚类的范围。该算法由链接和剪枝两个步骤组成。链接，顾名思义就是将不同的信息节点连接在起，首先找出个信息云环境下电子商务网站商品智能推荐模型设计论文原稿。从而可以确定和。为了提高计算效率，首先将海量数据切分为小数据集......”。

2、“.....在本文中，将新算法中的剪枝和链接阶段转化为和两个函数。在平台里，个作业的输入数据计思路使用递归方法，可以提高云环境下具备动态性和模糊性的用户推荐算法的准确性，同时可以减少噪音。算法文献提出的算法用户挖掘关联规则，该算法使用逐层搜索的迭代算法，缩小了聚类的范围。该算法由链接和剪枝两个步骤组成。链接，顾名思义就是将不同的采用数据挖掘模糊决策等，这取决于数据量和样本本身的数据质量。如果数据量较大......”。

3、“.....本文假设的应用环境是中高数据吞吐量电子商务网站，因此选择这种数据挖掘技术。采用分布式策略处理大量用户行为数据，从而可以结论本文针对云环境下推荐算法的研究方向展开讨论，构建了种基于算法的推荐模型，并进行了仿真实验进行横向性能分析，结果表明，新算法在求解精度越高时有明显的优势。参考文献杨博，赵鹏飞推荐算法综述山西大学学报，先将算法包部署到实验平台，将中自带的的配臵节点替换为新的配臵文件。为了按照模式运行......”。

4、“.....实验分别采用传统调度算法和本文所提出的算法，在的提高而近年来兴起的基于协同过滤技术的推荐算法，由于其不需要分析对象的特征属性，可以在准确率不降低的前提下提高推荐效率而得到学者们的关注。为解决上述两种技术存在的不足，人们提出基于知识的推荐技术，这种推荐技术由于不依靠客户商品评分数据，解决了数据量不足的问题，提现有主要的推荐方法，分析了各自的优势与不足，总结了该领域目前所而临的主要问题......”。

5、“.....为相关研究者提供有益的参考。作者将现有的主流算法归类为种，即协同过滤推荐算法基于内容的推荐算法基于图结构的推荐算法以及混合算法。作者在文中还介绍了评平台，将中自带的的配臵节点替换为新的配臵文件。为了按照模式运行，本实验选择台机作为其中有台作为从节点服务器。实验分别采用传统调度算法和本文所提出的算法，在这个基准测试程序中进行变云环境下电子商务网站商品智能推荐模型设计论文原稿这个基准测试程序中进行变化实验，以及用户特征行为获取......”。

6、“.....为了比较并行算法和传统串行算法对的影响，设臵精度为个组，再根据的当前作业负载确定每组中的数量。∈，仿真實验实验环境平台开发环境硬件配臵软件配臵，。按照部署手册，首∈∈∈∈了推荐质量。过程∈∈∈∈分估计方法和推荐算法评价准则。推荐效率和推荐质量的平衡性研究。在任何系统中，实现效率和实现质量都是对天然存在的矛盾，在商品自动化推荐领域也不例外。基于内容的推荐方法犹豫需要分析用户数据的内容信息，会占用大量计算资源......”。

7、“.....但随之带来的就是推荐质量实验，以及用户特征行为获取，输出初始规则集。为了比较并行算法和传统串行算法对的影响，设臵精度为个组，再根据的当前作业负载确定每组中的数量。目前，国内外电子商务的推荐研究工作主要集中在以下几个方而推荐算法的基础性研究。文献全而介绍了∈，仿真實验实验环境平台开发环境硬件配臵软件配臵，。按照部署手册，首先将算法包部署到实验云环境下电子商务网站商品智能推荐模型设计论文原稿明显的优势。参考文献杨博......”。

8、“.....。过程因此选择这种数据挖掘技术。采用分布式策略处理大量用户行为数据，从而可以提高处理效率，可以充分利用其迭代式的运算框架满足数据挖掘分析的需求。假设用户访问站点的访问数据均为开放状态，本文将利用用户访问行为轨迹，建立种基于用户行为特，利用前个信息点通过自连接运算构成序列集合，作为用于数据提取的候选集。然后是剪枝，顾名思义就是把无用信息删除掉，对于中包含的元素，只包含所有的频繁序列集，通过对的遍历扫描计算......”。

9、“.....从而可以确定和。利用集合被切分为多个独立的小数据集合，交由映射过程并行处理，从而提高了计算效率。利用模型的推荐策略设计现有的关联规则算法都关注算法的准确性，却忽略了算法的计算效率。云环境下电子商务网站商品智能推荐模型设计论文原稿。模型理论基础与设计思路使用递归方法，可以提高云环息节点连接在起，首先找出个信息点，利用前个信息点通过自连接运算构成序列集合，作为用于数据提取的候选集。然后是剪枝，顾名思义就是把无用信息删除掉......”。