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| 面向个性化推荐的强关联规则挖掘 | |
| 引用本文： | 李杰,徐勇,王云峰,朱昭贤. 面向个性化推荐的强关联规则挖掘[J]. 系统工程理论与实践, 2009, 29(8): 144-152. DOI: 10.12011/1000-6788(2009)8-144 |
| 作者姓名： | 李杰 徐勇 王云峰 朱昭贤 |
| 作者单位： | 1. 河北工业大学,管理学院,天津,300401 2. 河北工业大学,理学院,天津,300401;天津大学,系统工程研究所,天津300072 3. 美国宾西法尼亚州立大学,信息科学与技术学院,PA,16801 |
| 基金项目： | 河北省自然科学基金，中国博士后基金，河北省科技攻关项目 |
| 摘 要： | 提出了适用于个性化推荐的强关联规则的概念,并给出一种基于矩阵的强关联规则挖掘算法.强关联规则集合能够以较少数量的规则表示全部有效关联信息,便于管理和应用.给出的强关联规则挖掘算法只需对交易数据库进行一次扫描,在挖掘过程中不断删除非频繁项使矩阵规模逐渐减小,并且避免了对冗余规则的挖掘, 从而提高了挖掘效率.通过对三组数据的实验表明:强关联规则集合包括的规则数量平均仅为规则总数的26.2{%},有效解决了规则数量过多的问题. |
| 关 键 词： | 数据挖掘 关联规则 个性化推荐 强关联规则 |
Strongest association rules mining for personalized recommendation |
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| LI Jie,XU Yong,WANG Yun-feng,ZHU zhao-xian. Strongest association rules mining for personalized recommendation[J]. Systems Engineering —Theory & Practice, 2009, 29(8): 144-152. DOI: 10.12011/1000-6788(2009)8-144 | |
| Authors: | LI Jie XU Yong WANG Yun-feng ZHU zhao-xian |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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