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当一个用户购买了一件衣服后，推荐系统可以根据衣服和配饰之间的关联规则，为用户推荐一些配饰。这些关联规则可能是基于其他用户的购买行为和偏好，以及商品之间的销售数据和流行度等信息。
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通过这些关联规则，用户可以理解为什么会被推荐这些配饰，例如其他用户在购买这件衣服后也购买了这些配饰。这种可解释性的推荐结果可以帮助用户更好地理解推荐系统的运作原理和逻辑。

这种可解释性的推荐结果还可以增加用户对推荐系统的信任度。当用户了解推荐系统的运作原理和逻辑时，他们往往会更加信任这个系统，并认为推荐的商品是更加可靠和有用的。这种信任度可以促进用户的购买意愿和忠诚度，从而增加电商平台的销售业绩。

此外，可解释性的推荐结果还可以提高用户的购物体验和满意度。当用户能够理解为什么会被推荐这些商品时，他们往往会更加愿意接受这些推荐，并进行购买。同时，这种可解释性的推荐结果还可以增加用户的忠诚度，例如用户下次还会继续使用这个推荐系统来进行购物。

综上所述，通过关联规则挖掘算法发现商品之间的关联规则，为用户提供可解释性的推荐结果，可以增加用户对推荐系统的信任度，提高他们的购物体验和满意度，从而促进电商平台的销售业绩和客户维护效果。在实际应用中，可以考虑结合其他算法和数据源来提高推荐的准确性和多样性，以满足不同用户的需求。