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采用数据挖掘的自动化推荐技术的研究
被引量：
4
1
作者
陈庆章
汤仲喆
+2 位作者
王凯
姚敏
裴玉洁
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2012年第4期115-121,共7页
随着网络的迅速发展,各种数据量变得庞大且分散,利用关键词检索数据的传统方式变得相当费时。为了减少用户在网络上的搜寻时间,提供用户更确切的内容信息,自动化推荐系统(Automatic Recommender System)应运而生。该研究将人工神经网络...
随着网络的迅速发展,各种数据量变得庞大且分散,利用关键词检索数据的传统方式变得相当费时。为了减少用户在网络上的搜寻时间,提供用户更确切的内容信息,自动化推荐系统(Automatic Recommender System)应运而生。该研究将人工神经网络中的自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory,ART)和数据挖掘技术结合起来,建构了一个可自动聚类族群特征且能挖掘出关联规则的自动化在线推荐机制。同时将用于用户聚类的ART算法进行了改进,提出了MART聚类算法,使由推荐系统得出的结果变得更加合理和灵活。
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关键词
自动化推荐系统
自适应共振理论
数据挖掘
关联规则
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题名
采用数据挖掘的自动化推荐技术的研究
被引量：
4
1
作者
陈庆章
汤仲喆
王凯
姚敏
裴玉洁
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2012年第4期115-121,共7页
基金
浙江省自然科学基金(Y1110649)
文摘
随着网络的迅速发展,各种数据量变得庞大且分散,利用关键词检索数据的传统方式变得相当费时。为了减少用户在网络上的搜寻时间,提供用户更确切的内容信息,自动化推荐系统(Automatic Recommender System)应运而生。该研究将人工神经网络中的自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory,ART)和数据挖掘技术结合起来,建构了一个可自动聚类族群特征且能挖掘出关联规则的自动化在线推荐机制。同时将用于用户聚类的ART算法进行了改进,提出了MART聚类算法,使由推荐系统得出的结果变得更加合理和灵活。
关键词
自动化推荐系统
自适应共振理论
数据挖掘
关联规则
Keywords
the automatic recommender system
adaptive resonance theory
data mining technology
association rules
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用数据挖掘的自动化推荐技术的研究
陈庆章
汤仲喆
王凯
姚敏
裴玉洁
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2012
4
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