用户聚类和多最小支持度关联规则的推荐系统

在几种流行的推荐算法的基础上,本文提出了一种新的融合用户聚类和关联规则的算法来改善推荐效果。该算法在经典的关联规则算法Apriori基础上引入多最小支持度的概念,并在关联规则算法之前进行用户聚类,在聚类算法中使用了包含字符属性的混合属性距离函数,提高聚类效果。在此算法的基础上,设计并实现了一种新的基于图书馆的推荐系统。实验证明该算法改善了数字图书馆中新书的推荐质量,去除了部分只含高浏览量图书的无意义规则,并趋向于发现相近种类图书的关联性。     

基于数据挖掘算法的电子图书馆智能推荐技术研究

针对电子图书馆的智能推荐服务,提出了一种基于数据挖掘算法的新方法.此方法采用中图分类号索引树计算读者的兴趣倾向程度,采用改进的K-means聚类方法实现兴趣相近的读者聚类,采用改进的Apriori算法实现关联规则挖掘并形成智能推荐建议.此方法在电子图书馆的实际应用中,为读者提供了预期的推荐服务,3个等级的满意度达到了92.8%.     

基于聚类矩阵的CM—Apriori算法研究

针对关联规则中Apriori算法的不足,提出了一种基于聚类矩阵的CM-Apriori新算法.该算法只需扫描事务数据库一次,就直接按事务项数生成聚类矩阵,每次只需对部分聚类矩阵进行运算,就可以生成频繁项集.这大大减少了扫描数据库的次数和计算成本,从而有效提高了算法的运算效率,并通过实例说明了它是一种有效的关联规则挖掘方法.     

基于社交网络的个性化旅游景点推荐方法

个性化旅游景点推荐是推荐系统的一个重要应用,已被广泛的关注.现有的景点推荐方法聚集在给用户的偏好建模,大都忽略了用户与用户之间的关系以及用户与景点之间的关系.本文提出一种基于社交网络的个性化景点推荐方法,该方法首先使用k-means和DBSCAN算法分别对用户和景点进行聚类;然后将聚类后的用户与景点进行融合,构建个性化旅游景点推荐模型.为了验证本文提出方法的性能,进行了广泛的实验,实验结果显示本文提出的方法在召回率、准确率和平均绝对误差值都明显高于传统推荐方法.     

对数据挖掘中关联规则算法的比较研究

本文介绍了关联规则的概念,关联规则挖掘的方法;分析了Apriori算法的核心方法,以及基于Apriori算法的改进方法,提出关联规则的价值衡量方法和关联规则挖掘今后进一步的研究方向。     

基于用户特征和评分的精准推荐策略研究

个性化推荐系统是帮助用户发现内容,克服信息过载的重要工具.为了提高推荐算法的准确率和效率,综合协同过滤推荐算法和K-means聚类算法,设计了一种基于用户特征和评分的精准推荐策略.该策略一方面针对新用户冷启动问题,引入K-means聚类算法对全体用户特征进行聚类,将新用户所属类中其他用户喜好的物品中的Top N个推荐给...     

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。     

一种基于扩展FP-TREE的服务推荐方法

针对协作过滤推荐的矩阵稀疏性与扩展膨胀问题,提出一种基于扩展FP-TREE的改进方法.将用户的情境取值抽象为情境空间状态,通过挖掘情境状态与服务的关联进行服务推荐.引入倒排索引扩展FPTREE频繁项头表,建立状态-状态与服务-服务关联;通过索引树表示状态-服务关联,给出扩展FP-TREE与协作过滤矩阵的映射机制,在继承协作过滤的基础上极大地压缩了过滤矩阵.仿真实验表明:与传统的协作过滤推荐算法相比,该推荐方法具有更高的效率.     

基于读者评论的图书推荐系统研究

分析了国内图书推荐系统的研究现状,以豆瓣读书中读者对图书的评论为数据源,利用Apriori关联规则挖掘算法及MapReduce并行化处理技术,实现了图书推荐系统.结果表明,基于读者评论的图书推荐系统能够高效地实现为用户推荐图书的功能.     

基于关联规则优化的个性化推荐系统

针对当前个性化推荐系统处理数据效率较低的问题,提出了一种混合聚类关联规则优化的个性化推荐系统实现方法.深入分析了基于Web网络服务平台的电子商务个性化推荐系统的结构组成,将数据分析与推荐算法实现分为离线和在线处理两部分,阐述了算法初始化、关联实现以及推荐数据集合生成和兴趣模型预测的具体原理,并给出了算法的实现步骤.最后,基于提出的系统构建模型,建立了一种基于混合聚类关联优化的图书网络推荐平台.实验结果表明,该方法具有较高的推荐精度和推荐效率,更适合大数据环境的推荐系统.     

Apriori算法在移动教职工健康管理平台中的应用

为更好地对教职工进行健康评价和干预管理,设计了移动教职工健康管理平台的系统模型和系统功能,介绍了数据预处理方法和Apriori关联规则算法,并以教职工疾病之间的潜在规则关联挖掘为例,阐述了Apriori算法在移动教职工健康管理平台中的应用。平台具有兼容性高、用户体验好、负载匀衡、安全性高、扩展方便等优势。     

基于用户社交网络的最短距离聚类算法

如何提高大数据环境下推荐系统的推荐效率是一个值得关注的课题.本文提出了一种基于用户社交网络的最短距离聚类算法.该算法在推荐之前预先对用户进行聚类,降低邻域搜索空间,提高推荐效率.本聚类算法将用户分为分簇用户和离群簇用户两大类,推荐时以簇为单位输入.离群簇用户可实现对社交网络的简单扩展.最后通过对真实社交网络的模拟,证明了算法的可行性与有效性.     

基于k-means与Apriori算法的食物营养成分分析

营养作为人类生活的必要前提,大量患有某种疾病患者或由于工作职业原因对不同营养成分需求各不一致,发现不同食物种类营养成分及含量间的关系具有较强的应用价值。由于各类食物类别所含食物数量不同,针对Apriori算法通过支持度和置信度来衡量关联规则的特点,为克服各类食物数量不一致容易对挖掘结果产生不良影响,设计了一种通过k-means与Apriori算法对多种食物的营养成分及含量的挖掘与分析的方法。首先根据不同食物营养成分含量采用k-means聚类算法进行聚类,将食物数据集划分出了多个互不相交的"簇",再在各"簇"内通过Apriori算法实现食物营养成分含量之间的关联规则挖掘,其结果表明使用该方法经过聚类后的同一簇内食物营养成分关联程度明显优于直接在数据集中使用Apriori算法进行挖掘,为各类人群的合理膳食及饮食健康提供了重要的参考依据。     

基于全置信度关联分析的web层次聚类方法

为了便于用户浏览网页信息，基于全置信度关联分析，提出了一种网页层次聚类的方法。该方法采用向量空间模型表示网页文档，将文档看成事务，文档的词汇视为事务中的项，根据关联挖掘算法发现文档之间的强关联规则产生基本类，然后利用图划分的算法完成网页文档的层次聚类。在关联规则产生过程中采用全置信度量发现强关联模式，规则的产生不受支持度阈值设置的影响，即使支持度闽值设置为零，也能发现强关联模式，有效地消除了弱相关的交叉支持模式。     

基于关系代数的关联规则挖掘算法

目的提出基于关系代数理论的关联规则挖掘算法。方法利用数据预处理方法，剔除无关属性、获得相应的目标特征子集。结果基于目标特征子集，利用关系矩阵及相关运算给出了搜索大项集的基于关系代数理论的优化的关联规则挖掘算法，该算法只需扫描数据库一次。结论克服了经典的Apriori算法需要多次扫描数据库的缺点，同时算法具有良好的并行性和可伸缩性。     

基于用户多种关联信息和项目聚类的推荐算法

基于用户背景信息的推荐算法中仅通过降低矩阵稀疏性来预测用户评分,造成算法的推荐准确率偏低。为解决上述问题,提出一种基于用户多种关联信息和项目聚类的推荐算法。首先通过加入用户与项目间的关联信息改进相似度计算方法来更加准确计算获取相似用户,将最相似的前K个用户作为目标用户的最近邻;然后根据目标用户最近邻对项目的评分预测目标用户未评分项目的预评分,并把预评分填充到用户项目评分矩阵;最后通过协同过滤算法得到最终预评分,在此基础上结合项目聚类产生推荐项目列表。通过MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法有效降低了矩阵稀疏性、减小评分误差和提高准确率。     

基于自适应模型的数据库入侵检测方法

提出了一种基于自适应模型数据库入侵检测方法(ASIDS).该方法基于矩阵和最小支持度函数的AprioriZ关联算法,依据在训练和自适应入侵检测阶段产生数据库的操作特征,用户根据实际需求动态调整最小支持度函数的值,更高效挖掘操作特征.结合层次聚类算法产生动态规则库,通过计算待检测数据操作特征与规则库中聚类的距离是否超过聚类间最大距离来判断异常,以避免已有检测系统中判断"边界尖锐"问题,并实时把正常操作特征归入动态规则库,通过对报警信息的关联分析降低误警率.实验结果表明,ASIDS能够实时地进行入侵检测,具有很高的检测率和较低的误警率.     

基于社交网络的虚拟团队成员推荐模型

为研究如何帮助社交网络中虚拟团队从海量的用户中筛选更多行为相似的用户加入团队,建立了一种基于社交网络的团队成员推荐模型,为虚拟团队推荐一些行为特征相似的用户作为候选团队成员。通过对用户信息和团队信息进行分词处理,得到用户标签向量集和团队标签向量集;将基于遗传算法的聚类算法应用于团队标签向量集,得到团队聚类簇和团队聚类中心;在此基础上,将团队聚类中心作为用户集的初始聚类中心,聚类出行为特征与团队聚类中心相似的用户簇,将这些用户簇作为相应团队聚类簇的候选推荐用户;再应用协同过滤思想,筛选出团队推荐成员列表。实验结果表明,该算法有效地解决了虚拟团队成员推荐问题。     

基于关联规则的道路交通事故多发点成因分析

分析道路交通事故成因有助于改善道路交通环境、减少道路交通事故的发生.近年来,关联规则模型及其扩展在道路交通事故多发点成因分析中使用广泛.然而,使用关联规则中传统的兴趣度度量方法和Apriori算法存在许多局限.在传统兴趣度度量方法和Apriori算法的基础上做出改进,使用频数分析法和改进的关联规则方法对事故多发点进行成...     

正负关联规则挖掘算法在电子商务网站中的应用

摘要 为了增加电子商务网站的销售额,分析了商品推荐在电子商务系统中的作用,研究了数据挖掘中的正负关联规则挖掘技术的特点,提出了一种新的正负关联规则挖掘算法。新算法通过使用旋转数据库和位运算减少了扫描原始数据库的次数,加快了挖掘速度。另外,新算法在挖掘正规则的同时,利用负规则裁减掉无效规则,得到的结果更符合用户的购物行为。通过测试得出新算法比传统的Apriori算法执行时间更短,商品推荐更精确。