基于关联规则的渔业信息推荐系统设计与实现

被引：5

作者：

王立华 ^{[1
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肖慧 ^{[1
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徐硕 ^{[1
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刘树 ^{[1
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杜卫利 ^{[1
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黄其泉 ^{[1
]}

王宇 ^{[1
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机构：

[1] 中国水产科学研究院渔业工程研究所,中国水产科学研究院渔业信息工程研究中心,中国水产科学研究院渔业信息工程功能实验室

[2] 上海海洋大学信息学院

来源：

农业工程学报 | 2013年 / 29卷 / 07期

关键词：

渔业; 信息系统; 数据挖掘; 推荐; 关联规则; 个性化服务;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

为了快速便捷的获取渔业科学数据信息,基于Web日志挖掘技术对渔业科学数据共享平台用户频繁访问模式进行分析,用于发现用户访问规则,进行信息推荐服务。对分析挖掘中涉及的算法进行了分析与改进,提出了IASR(IP agent session referrer)用户识别算法和关联规则Apriori算法的改进算法,试验研究表明,IASR算法将用户识别准确性提高了13%,速度是通用算法的2倍。当事务数目大于500时,改进算法的执行效率远远优于Apriori算法,速度提高6倍以上。在此基础上,讨论了系统的关键设计与实现方法,开发了渔业信息推荐系统。系统采用JAVA、AJAX开发,数据库SQL Server2005,操作系统为Windows XP。应用结果表明,系统可使用户方便快捷地获取自己感兴趣的渔业数据信息,从而提高信息服务的质量。

引用

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页数：7

共 19 条

[1] A framework for collaborative filtering recommender systems [J].