一种具有最大推荐非空率的关联规则挖掘方法

被引：10

作者：

王大玲

于戈

鲍玉斌

机构：

[1] 东北大学信息科学与工程学院

来源：

软件学报 | 2004年 / 08期

关键词：

1-支持; 关联规则; Web使用挖掘; 个性化; 非空率;

D O I：

10.13328/j.cnki.jos.2004.08.010

中图分类号：

TP311 [程序设计、软件工程];

学科分类号：

摘要：

为了提高个性化推荐的质量,简化推荐规则生成过程中相关参数的设置,讨论了应用于个性化推荐中的关联规则的性质,定义了推荐非空率这一新的推荐测度以及1-支持频繁项集和k最大关联规则的概念,提出了在1-支持频繁项集中生成k最大关联规则的思想,设计了满足该思想且适合于不同滑动窗口深度下推荐的关联规则挖掘算法.理论分析及实验结果表明,该算法具有最大的推荐非空率、较高的推荐准确率和F-测度,并有效地简化了规则挖掘过程中阈值的设置.

引用

页码：1182 / 1188

页数：7

共 3 条

[1] Efficient adaptive-support association rule mining for recommender systems
Lin, WY
Alvarez, SA
Ruiz, C
[J]. DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, 2002, 6 (01) : 83 - 105
[2] Data Preparation for Mining World Wide Web Browsing Patterns[J] . Robert Cooley,Bamshad Mobasher,Jaideep Srivastava.Knowledge and Information Systems . 1999 (1)
[3] Mining association rules between sets of items in large databases[J] . Rakesh Agrawal,Tomasz Imieliński,Arun Swami.ACM SIGMOD Record . 1993 (2)

← 1 →