基于关联规则挖掘的图书推荐研究背景

随着数字化时代的到来，图书推荐系统已经成为了图书销售的重要手段之一。传统的推荐系统主要基于用户行为数据和内容特征，但是这些方法存在着一定的局限性。例如，基于用户行为数据的方法需要大量的数据进行分析，而且容易受到用户行为的随机性和不确定性的影响；基于内容特征的方法则需要对图书进行精细的标注和分类，这也是一项非常耗费时间和人力的工作。

基于关联规则挖掘的图书推荐方法则可以避免这些问题。关联规则挖掘是一种基于数据挖掘的技术，通过挖掘数据集中的频繁项集和关联规则来发现数据之间的关系。在图书推荐中，可以通过挖掘用户购买历史数据中的频繁项集和关联规则来发现用户之间的相似性和图书之间的关系。这种方法不需要任何的用户行为数据和内容特征，只需要分析用户购买历史数据即可。因此，这种方法具有较高的可扩展性和易实现性。

在实际应用中，基于关联规则挖掘的图书推荐方法已经得到了广泛的应用。例如，在电商平台上，可以根据用户的购买历史数据，向用户推荐相关的图书；在图书馆中，可以根据读者的借阅历史数据，为读者推荐相关的图书。这种方法不仅可以提高图书销售量和读者满意度，还可以帮助图书馆和书店更好地管理图书资源。