基于关联规则的网站个性化服务

从大量顾客在线购买历史记录中挖掘出有用的关联规则,是一种及时有效的向顾客推出个性化服务的重要技术.对网上书店的顾客在线购买行为进行挖掘分析,采用Apriori算法[1]找到其中的关联规则,采用支持度过滤方法获取频繁的顾客购买行为模式,提出根据用户的兴趣度和规则的置信度产生相应的推荐候选集,实现网上书店的个性化推荐服务.     

个性化借阅服务的关联规则挖掘

个性化借阅数据挖掘和推荐为提高图书馆服务的有效性和智能性提供了可能,将关联规则技术应用到个性化借阅服务中,通过对以往借阅信息的挖掘以产生借阅书目的关联规则来实现个性化信息推荐服务。同时,图书类别关联规则的发现,对于图书购买、图书排架和图书推荐都具有深刻意义。     

数字化图书馆个性化推荐研究与实例

基于关联规则算法,分析馆藏借阅数据而得出具有关联关系的数据集,并结合在线推荐算法将数据集推荐给具有相同属性的读者,从而达到最优最快的读者个性化服务。     

一种解决稀疏数据和冷启动问题的组合推荐方法

针对传统推荐算法所面临的冷启动与稀疏数据问题以及现有ARM(association rule mining)算法大多用于购物篮顾客行为分析,并不适用于特定用户推荐业务且效率较低等现象,提出一种基于相似度的关联推荐模式,实现一种新的结合关联规则推荐与协同过滤推荐方法.采用基于指定后件项的关联规则推荐,直接对目标用户和目标项目进行关联规则挖掘,并利用兴趣因子对活跃用户(或项目)与非活跃用户(或项目)进行权值均衡,以加权方法推荐最优解(规则).同时,采用相似度测量方法,过滤低相似度的项目,为用户推荐既有高评分又具有较高相似度的项目集合.最后,结合规则推荐与CF(collaborative filter)推荐形成最终推荐结果,实现基于用户(或项目)的协同过滤推荐.在MovieLens数据集上的实验结果表明,同已有成果相比本文方法能够更好地处理稀疏数据和冷启动问题,推荐质量明显提高.     

混合推荐点餐模型的优化实现

针对我国传统中餐点餐服务中欠缺针对性点餐推荐以及菜品推荐覆盖面较低的问题,提出一种关联规则结合基于菜品属性的推荐算法的混合推荐点餐模型。通过历史关联菜品组合和菜品的关键属性计算菜品关联度与相似度;然后,根据得到的菜品综合评分生成推荐规则来优化传统的关联规则FPgrowth算法推荐;最后根据顾客已点菜品启发式地进行后续点餐推荐。采集了真实的中餐馆历史点餐数据对模型和算法进行了有效性验证,实验结果表明该模型在达到一定菜品推荐数量时,在菜品推荐准确度和覆盖率方面优于传统的单一关联规则推荐,适合较多顾客中餐聚餐的点餐推荐。     

基于情感语义的个性化推荐研究

把情感语义引入了推荐系统,设计了基于情感语义的推荐系统模型.通过发现商品潜在的情感因素并对顾客情绪进行识别,提出了由情感匹配程度计算情感支持度的方法,给出了情感与关联规则挖掘结合的个性化推荐算法.实验验证了研究的可行性和有效性.     

基于关联规则相关性分析的Web个性化推荐研究

通过分析关联规则在Web个性化推荐中存在的问题,对Web个性化推荐的关联规则相关性分析算法进行改进,并进行了详细的论证和仿真实验。实验结果表明改进的算法能实现更低支持度的推荐,能提高推荐的准确率和速度。     

基于关联规则相关性分析的Web个性化推荐研究

通过分析关联规则在Web个性化推荐中存在的问题,对Web个性化推荐的关联规则相关性分析算法进行 改进,并进行了详细的论证和仿真实验。实验结果表明改进的算法能实现更低支持度的推荐,能提高推荐的准确 率和速度。     

基于Web信息挖掘的关联推荐算法研究与实现

使用Web数据挖掘技术对用户需求进行分析,其中实现Web信息个性化使用的是关联规则,这一规则能够为用户提供个性化服务,目前已成为Web应用技术的研究热点。该文分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,对Web数据挖掘技术常用的关联推荐算法进行探讨,内容主要涉及到Web数据挖掘技术、关联推荐算法的思路、算法分析。     

基于贝叶斯网络的个性化关联推荐模型研究

针对关联规则挖掘不能有效进行个性化推荐问题,研究了关联规则挖掘与贝叶斯网络相融合的个性化关联推荐模型,采用历史记录剪枝与贝叶斯网络校验相结合的办法,对关联规则挖掘算法进行改进。在关联规则挖掘过程中,结合用户历史记录,对关联规则中的频繁项集进行筛选,低于给定阈值项集被剪枝,并把剪枝后的项集输入贝叶斯校验网络进行个性化校验,对校验结果排序后按排名先后进行推荐,实现把读者真正喜欢的图书优先推荐给读者,该推荐模型在一定程度上解决了现有推荐系统中个性化较弱的问题。实验表明,贝叶斯网络可以提高关联推荐的个性化程度。     

A Depth-first Algorithm of Finding All Association Rules Generated by a Frequent Itemset

The classical algorithm of finding association rules generated by a frequent itemset has to generate all nonempty subsets of the frequent itemset as candidate set of consequents. Xiongfei Li aimed at this and proposed an improved algorithm. The algorithm finds all consequents layer by layer, so it is breadth-first. In this paper, we propose a new algorithm Generate Rules by using Set-Enumeration Tree （GRSET） which uses the structure of Set-Enumeration Tree and depth-first method to find all consequents of the association rules one by one and get all association rules correspond to the consequents.Experiments show GRSET algorithm to be practicable and efficient.     

项目集的性质研究

传统的关联规则挖掘框架产生大量的规则,使得人们很难利用它们。本文主要针对项目集进行研究,提出了项目集的上、下闭集的概念,并得到了上、下闭集及其它们之间的一些性质,为解决规则数量问题提供了理论基础。     

基于概念格提取简洁关联规则

从量化封闭项集格所提取的所有最小无冗余规则,虽满足最小前件最大后件的要求,但并不是满足用户设定支持度和置信度的最小规则集.本文提出了一种全局简洁关联规则,使所提取的规则集最小,并给出了基于量化封闭项集格提取全局简洁规则的算法.     

负关联规则挖掘中的频繁项集爆炸问题

为了解决负关联规则挖掘中包含负项目的频繁项集数量爆炸问题,引入过频繁项集的概念,证明过频繁项集及其所有超集均不可能产生有趣的关联规则。在频繁项集生成过程中,必须对项集中包含负项目的个数进行限制。使用最小支持度、最大支持度、项集中最多包含负项目的个数2个参数来约束频繁项集生成过程的算法。实验结果表明:所增加的两个参数是必要的,特别是当数据集中所包含的项目个数比较多时,只有恰当地设置两个额外参数,才能够保证挖掘过程的正常进行。     

负关联规则挖掘中的频繁项集爆炸问题

为了解决负关联规则挖掘中包含负项目的频繁项集数量爆炸问题,引入过频繁项集的概念,证明过频繁项集及其所有超集均不可能产生有趣的关联规则。在频繁项集生成过程中,必须对项集中包含负项目的个数进行限制。使用最小支持度、最大支持度、项集中最多包含负项目的个数2个参数来约束频繁项集生成过程的算法。实验结果表明:所增加的2个参数是必要的,特别是当数据集中所包含的项目个数比较多时,只有恰当地设置2个额外参数,才能够保证挖掘过程的正常进行。     

一种基于闭项集的无冗余关联规则挖掘方法

针对关联规则挖掘中存在的规则数量过多,难于理解和应用的问题,提出了一种基于闭项集的无冗余关联规则挖掘算法.首先,给出了无冗余关联规则的定义,并基于规则信任度的概念说明了该定义的合理性;其次,在生成子、闭项集和无冗余关联规则的基础上,给出了无冗余最小-最大精确规则基和无冗余最小-最大近似规则基的定义,并讨论了它们的剪枝策略.最后,讨论了生成子的性质及连接策略,并在包含索引的基础上,给出了一种宽度优先的无冗余关联规则挖掘算法.实验结果表明,本文提出的算法不仅可以发现规模较小的无冗余关联规则,提高了挖掘结果的可理解性,而且具有较高的挖掘效率.     

基于矩阵的关联规则增量式更新算法

关联规则的挖掘是数据挖掘中的一个重要课题.实际应用中事务数据库不断更新,而发现频繁项集代价较高,因此需要提出用于数据库中关联规则的维护算法.本文提出了基于矩阵的MFUP(matrix fast updata)算法,该算法充分利用原有挖掘结果中候选频繁项集的支持数,能有效减少对数据库的重复扫描次数.实验表明,MFUP算法是高效的.     

基于两级多支持度的非频繁项集挖掘方法

现有关联规则挖掘算法都是在频繁项集基础上进行挖掘,关于非频繁项集的资料很少.特别是在研究负关联规则后,非频繁项集因包含重要的负关联规则而变得非常重要.针对这一问题,在多支持度算法的基础上提出了一种新的算法模型,能够在挖掘频繁项集的同时得到非频繁项集,实验结果表明了该算法的有效性.     

Apriori算法在消费市场价格分析中的研究与应用

在介绍关联规则基本原理的基础上,对Apriori算法进行了详细的分析和研究,并将Apriori算法应用于消费市场价格数据中,挖掘出了各种农副产品价格之间的关联关系,即从大量的农副产品价格数据中挖掘出了大米、玉米、大麦和羊肉、牛肉价格之间的关联规律.     

常见关联规则算法分析与比较

介绍了常见的10种关联规则算法：AIS算法、SETM算法、A州州算法等,并对各种算法的性能进行了分析比较．其中SETM算法效率最低,但和DBMS集成的最好,AVM算法效率最高,但只适用于布尔类型的关联规则．