分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,提出了“壹支持数下k关联规则”的思想,根据这一思想设计、实现了一种应用于个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法——PARM(Pageview Association Rule Mining)及频繁项集的Freq-Set-Tre...分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,提出了“壹支持数下k关联规则”的思想,根据这一思想设计、实现了一种应用于个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法——PARM(Pageview Association Rule Mining)及频繁项集的Freq-Set-Tree存储结构,在产生频繁项的同时挖掘关联规则,因而能提高效率。实验证明在个性化推荐系统中PARM算法的效率明显高于FP-Growth算法。展开更多
本文主要论述了个性化 Web 推荐构成,提出了基于 Web 挖掘的个性化推荐服务研究中的用户聚类、Web 页面聚类、n 元预测模型及页面加权算法。利用这些算法得到的个性化信息可以准确把握用户兴趣模式并为用户提供“一对一”的具备自适应...本文主要论述了个性化 Web 推荐构成,提出了基于 Web 挖掘的个性化推荐服务研究中的用户聚类、Web 页面聚类、n 元预测模型及页面加权算法。利用这些算法得到的个性化信息可以准确把握用户兴趣模式并为用户提供“一对一”的具备自适应性的智能个性化服务。展开更多
随着网络上Web服务的不断增加,Web服务的个性化选择和推荐成为服务计算领域最重要的挑战之一。对个性化Web服务推荐方法进行了研究,提出了基于模型和基于内存混合的Web服务推荐方法。该方法基于客观连续的服务质量(quality of service,Q...随着网络上Web服务的不断增加,Web服务的个性化选择和推荐成为服务计算领域最重要的挑战之一。对个性化Web服务推荐方法进行了研究,提出了基于模型和基于内存混合的Web服务推荐方法。该方法基于客观连续的服务质量(quality of service,Qo S)数据和主观离散的评价数据,采用聚类、映射、聚合等算法预测服务的质量,并对用户的期望、评分和服务的Qo S信息进行了量化描述。此外,设计了Web服务推荐框架,实现了信息的采集与处理、Web服务的个性化推荐。实验结果表明,与主流的推荐算法相比,所提方法在多种评分误差的评价指标上都取得了更好的结果。展开更多
文摘分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,提出了“壹支持数下k关联规则”的思想,根据这一思想设计、实现了一种应用于个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法——PARM(Pageview Association Rule Mining)及频繁项集的Freq-Set-Tree存储结构,在产生频繁项的同时挖掘关联规则,因而能提高效率。实验证明在个性化推荐系统中PARM算法的效率明显高于FP-Growth算法。
文摘随着网络上Web服务的不断增加,Web服务的个性化选择和推荐成为服务计算领域最重要的挑战之一。对个性化Web服务推荐方法进行了研究,提出了基于模型和基于内存混合的Web服务推荐方法。该方法基于客观连续的服务质量(quality of service,Qo S)数据和主观离散的评价数据,采用聚类、映射、聚合等算法预测服务的质量,并对用户的期望、评分和服务的Qo S信息进行了量化描述。此外,设计了Web服务推荐框架,实现了信息的采集与处理、Web服务的个性化推荐。实验结果表明,与主流的推荐算法相比,所提方法在多种评分误差的评价指标上都取得了更好的结果。
