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题名基于频繁矩阵的Apriori算法改进
被引量：20
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作者
刘敏娴
马强
宁以风
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机构
江苏师范大学现代教育技术中心
徐州市政府经济信息中心
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第11期4235-4239,共5页
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文摘
针对Apriori算法效率不高的问题,提出一种基于频繁模式矩阵的方法来挖掘最大频繁项目集。算法的基本思想是:只需扫描原始事务数据集一次,将事务数据转换成压缩矩阵,矩阵中保留了项目间的关联信息,同时只存放逻辑型数据,数据挖掘只采用逻辑运算,在挖掘过程中根据条件不断的对事务数据集和候选集进行剪枝,减少了不必要的开销。当数据量较大时,在效率上有一定的优势。实验结果表明改进后的算法具有良好的性能,提高了挖掘的速度。
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关键词
频繁项集
矩阵
数据挖掘
关联规则
支持度
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Keywords
frequent itemset
matrix
data mining
association rule
support
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于混合型的Web实时推荐模型研究
被引量：3
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作者
刘敏娴
马强
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机构
徐州师范大学现代教育技术中心
徐州市政府经济信息中心
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第10期3518-3521,共4页
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文摘
针对以往个性化网站实时推荐系统存在很难预测用户未来浏览页面的不足,提出了一个混合型的实时推荐模型。该模型将动态模糊聚类技术和改进的关联规则相结合,既挖掘用户与页面的相似度权值形成知识库,又考虑用户的访问事务集增量构造访问模式树,通过修剪其相关分枝,快速生成候选推荐集,由推荐引擎附加在请求页面的底部,在不干扰用户的访问同时,又将用户感兴趣的内容推荐给用户。实验结果表明,该方法能有效地提高推荐的精确率和覆盖率以及综合评价指标。
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关键词
实时推荐
模糊聚类
用户聚类
页面聚类
相似度
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Keywords
real-time recommendation
fuzzy clustering
users clustering
pages clustering
similarity
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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