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基于改进ROCK算法的个性化推荐系统研究
引用本文:王荣,王飞戈,吴坤芳.基于改进ROCK算法的个性化推荐系统研究[J].河南科学,2011,29(11):1346-1349.
作者姓名:王荣  王飞戈  吴坤芳
作者单位:漯河职业技术学院计算机工程系,河南漯河,462000
基金项目:2010年度河南省政府决策研究课题(河南省教育资源均衡配置方案选择决策系统研究B634)
摘    要:分析了ROCK算法的优点和缺点,ROCK算法优点是容易聚类Mushroom等分类属性数据集;缺点是这种算法的相似度函式sim是基于领域专家的直觉.改进的ROCK算法采用Jaccard系数计算相似度,根据相似度的值越大表示对象越相似进行聚类,得到聚类结果,从而实现用户的个性化推荐.

关 键 词:Web数据挖掘  聚类  ROCK算法  个性化推荐

The Research of Personality Recommendation System Based on Improved ROCK Algorithm
Wang Rong,Wang Feige,Wu Kunfang.The Research of Personality Recommendation System Based on Improved ROCK Algorithm[J].Henan Science,2011,29(11):1346-1349.
Authors:Wang Rong  Wang Feige  Wu Kunfang
Institution:Wang Rong,Wang Feige,Wu Kunfang(Computer Engineering Department,Luohe Vocational and Technology College,Luohe 462000,Henan China)
Abstract:This paper analyzes the merits and demerits of the ROCK algorithm,indicating that the merits of ROCK are easy to cluster categorical database such as Mushroom,and the demerits are that the similarity formula sim of this algorithm depends on the intuition of domain experts.The improved ROCK gets the result of clustering by calculating the similarity using Jaccard coefficient based on the reason that the bigger figure of the similarity is,the more similar the object is.Then we can implement personality recomm...
Keywords:Web data mining  clustering  ROCK algorithm  personality recommendation  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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