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| 面向个性化推荐的快速关联规则挖掘算法 | |
| 引用本文： | 邓晓懿,金淳,樋口良之,韩庆平.面向个性化推荐的快速关联规则挖掘算法[J].情报学报,2011,30(9). |
| 作者姓名： | 邓晓懿 金淳 樋口良之 韩庆平 |
| 作者单位： | 1. 大连理工大学系统工程研究所,大连,116024 2. 福岛大学理工学部共生系统工程系,日本福岛,9601296 3. 佛罗里达州立大西洋大学信息技术及运作管理系,美国佛罗里达,博卡拉,33431 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金重大项目 |
| 摘 要： | 关联规则挖掘是解决电子商务推荐问题的重要方法之一.针对传统关联规则挖掘算法在解决移动电子商务环境个性化推荐问题时反复扫描数据库,频繁项挖掘效率低,关联规则挖掘准确率低以及规则大量冗余等不足,提出一个基于事务矩阵和用户兴趣度的关联规则挖掘算法(Matrix-and-Interestingness-based Association Rules Mining,MIbARM).该算法仅需扫描一次数据库,并在挖掘过程中不断缩小算法搜索空间以避免生成冗余候选项,同时避免了冗余规则挖掘,从而提高了挖掘效率.最后,在四组人工数据和160种参数组合的数值实验环境下,引入Apriori、CBAR 及BitTableFI算法对MIbARM进行对比验证.结果表明,在不减少有趣规则的前提下,MIbARM不但可有效避免冗余候选项集的产生,而且大幅减少了冗余规则数量,极大提高了算法的搜索效率,同时提升了个性化推荐的质量,更适用于移动电子商务环境下的个性化推荐问题. |
| 关 键 词： | 关联规则挖掘 个性化推荐 事务矩阵 用户兴趣度 移动电子商务 |
Fast Association Rules Mining Algorithm for Personalized Recommendation |
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| Deng Xiaoyi,Jin Chun,Higuchi Yoshiyuki,Jim C.Han.Fast Association Rules Mining Algorithm for Personalized Recommendation[J].Journal of the China Society for Scientific andTechnical Information,2011,30(9). | |
| Authors: | Deng Xiaoyi Jin Chun Higuchi Yoshiyuki Jim CHan |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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