关联规则在先进技术与产品推荐系统中的应用

目的为使客户能方便快捷地在网络中浏览和购买先进适用技术与产品,有效地获取所需信息.方法采用了数据挖掘中的关联规则方法,建立先进适用技术与产品之间的关联规则,将其存入相应的先进适用技术与产品的知识库.结果开发了先进适用技术与产品关联信息的推荐系统,可以根据客户的需求在知识库中提取出相关的先进适用技术与产品.建立先进适用技术与产品推荐模型.结论基于关联规则的技术与产品推荐系统,能够从大量的数据中的找出先进适用技术产品之间的关联信息,并对客户的需求有针对性地推荐相关的先进适用技术或产品,该系统具有准确性和实时性,更好地实现了先进适用技术与产品的推广.     

基于粗糙集和贝叶斯理论的IT项目风险规则分析

针对IT项目的风险决策过程中存在大量不确定、不完全信息等特征,在传统粗糙集的基础上,将贝叶斯理论引入到IT项目的风险规则中,提出了规则支持度、置信因子、覆盖因子等获取的相关算法,构建了基于粗糙集与贝叶斯理论相结合的风险规则模型,并通过实例对该模型进行了详细分析.     

铝合金电阻点焊焊接参数选择的智能化

通过深入分析点焊工艺过程,结合基于事例推理的特点,将铝合金点焊工艺事例属性划分为事例特征Ⅰ和事例特征Ⅱ两类。设计了铝合金相似点焊工艺事例的检索策略:在事例特征Ⅰ的约束下,以事例特征Ⅱ中包含的材质的热物理性质和板厚作为检索相似事例的依据。用模糊推理方法对检索到的相似事例库中的工艺知识、规则进行提取、总结,进而指导对新的点焊工艺事例的求解,较好地解决了铝合金点焊工艺设计中,基于事例推理时难以建立合适的模型对检索到的相似事例进行修正的难题,使点焊焊接参数的智能求解过程更符合专家的思维,过程更加灵活,具有开放性。系统应用实例及工艺实验证明此方法是可行的。     

面向大规模定制的个性化推荐研究

分析了面向大规模定制的个性化推荐的特征,并给出了基于关联规则挖掘的个性化推荐模型.模型中的关联规则代表了客户特征与产品属性之间的关系,包括基于全部客户定制历史记录的基本规则和基于特定用户的定制历史记录的个性化规则.针对现有关联规则研究应用的关联规则存在知识冗余,规则数量太多的问题,提出最强关联规则的概念并将其应用于大规模定制的个性化推荐.最后,采用著名的个性化推荐数据库MovieLens数据,给出应用实例,验证了本方法的效果.     

基于相容关系和最大完全图的关联规则发现方法

目的　研究高效的关联规则发现方法.方法　分析了在KDD研究中现有的关联规则,发现算法关于频繁项目集的生成方法,并引入相容类的概念.结果与结论　提出了一种新的基于相容关系和最大完全图的关联规则发现方法.     

小城镇先进技术与产品推广机制的技术研究

目的使客户方便购买先进适用技术与产品，对小城镇先进适用技术的历史情况进行综合分析，建立推荐模型，方法采用组件技术、数据仓库与数据挖掘中的关联规则技术。建立先进适用技术与产品推广系统的方案．结果开发了基于先进适用技术与产品关联信息的推荐系统，可以根据客户的需求在知识库中提取出相关的先进适用技术与产品．结论该模型能够从大量的数据中找出先进适用技术产品之间的关联信息。并对客户的需求有针对性地推荐相关的先进适用技术或产品．实践表明，该系统实现了先进适用技术与产品的有效推广．     

独立概率完全加权关联规则的并行挖掘算法

关联规则挖掘主要用于发现隐藏在数据中的知识。加权关联规则挖掘能更有效地挖掘出项目重要性不同的规则。针对人工赋权的方法存在一定的主观随意性,没有充分利用数据本身特征且串行算法无法处理大数据集的问题。提出了独立概率完全加权关联规则的并行挖掘算法,该算法以项在当前数据集中出现概率为依据进行完全加权模型构建,以挖掘出更多用户所期待的关联规则。采用前缀划分、位图存储等技术分别解决加权频繁项集筛选、候选加权频繁项集生成所造成时间代价高的问题。引入分布式并行计算思想,并在Spark框架下编程实现,使算法可以在大数据环境下对加权关联规则进行高效挖掘。利用数值实例对该模型和算法进行了验证,结果表明此算法可在保证算法时间效率优越的同时获得更多隐藏信息。     

基于关联规则的知识推荐算法

根据知识管理系统用户的个性化需求，在分析基于Tag技术个性化收藏知识流程的基础上，提出了基于关联规则的知识推荐算法；针对经典Apriori算法推荐精度的不足，提出改进算法，并给出了应用实例。实例证明，改进算法能在更短的时间内提供更高的推荐覆盖率。     

基于粒描述的模糊关联规则获取

规则获取的研究已经十分深入,但极少关注包含不确定信息的规则获取.然而,不确定性在实际应用中广泛存在,如何有效地获取包含不确定性的规则尚未解决.为此,本文提出了一种基于粒描述的模糊规则获取方法.首先,建立模糊形式背景刻画不确定性数据,提出基于模糊概念的粒描述获取方法.其次,定义模糊规则的支持度和置信度,并利用粒的最简描述获取模糊形式背景的最简模糊规则.最后,探讨对象数量、属性数量以及填充因子对关联规则规模的影响.实验结果表明增加属性的数量能够大幅度增大模糊关联规则的规模,增加对象数量与填充因子也能够增大模糊关联规则的规模,但幅度远小于增加属性带来的影响.     

一种基于粗糙集理论的决策规则提取方法

粗糙集理论是一种新兴的数学工具,用于分析、处理不确定或不完整的复杂信息,适合于从大量复杂的数据中发现隐含的、潜在有用的规律。提出了一种基于粗糙集理论的决策规则提取方法,通过重要度分析和属性约简,找出影响决策属性的关键因素。通过值约简,得出决策规则。运用该方法对大学生自主学习风气与能力培养之间的关系进行研究,实例分析表明,这种新的方法具有实际应用价值。     

一种基于桌面信息的个性化推荐方法

针对当前信息检索服务中存在的固有缺陷,提出了一种基于用户桌面信息抽取的个性化推荐方法．详细介绍了通过用户桌面资源信息抽取建立长期用户模型,以及通过工作场景信息抽取建立短期用户模型的算法．长期用户模型提供了完整全面的用户兴趣偏好信息,短期用户模型则为预测用户当前信息需求提供了依据．实验结果表明,基于用户桌面信息抽取的个陛化推荐服务能较好地预测用户当前需求、具有良好的推荐效果．     

基于关联规则的智能点餐推荐系统设计

餐饮信息化的快速发展将使用智能推荐系统分析客户的消费偏好,向客户提供更具针对性的点餐意见成为现实。推荐系统的运行既可以帮助客户更加合理地点餐、提升客户满意度,又可以有效提升餐饮企业的销售水平。文章在对基于关联规则的推荐系统进行分析讨论的基础上,提出面向分类预测的增量关联规则算法获取推荐规则,并进行实验验证。最后,在此基础上对点餐推荐系统的结构设计进行了研究。     

Mining association rules in incomplete information systems

Based on the rough set theory which is a powerful tool in dealing with vagueness and uncertainty, an algorithm to mine association rules in incomplete information systems was presented and the support and confidence were redefined. The algorithm can mine the association rules with decision attributes directly without processing missing values. Using the incomplete dataset Mushroom from UCI machine learning repository, the new algorithm was compared with the classical association rules mining algorithm based on Apriori from the number of rules extracted, testing accuracy and. execution time. The experiment results show that the new algorithm has advantages of short execution time and high accuracy.     

一种基于DGKAD模型的FTP搜索引擎索引算法

为解决FTP资源快速定位问题,提出了基于双字母倒排索引和引入地理位置信息的Kademlia模型（DGKAD）。在Kademlia（KAD）网络中加入了地理位置信息,弥补了KAD网络的层叠网逻辑拓扑和物理拓扑不匹配的问题,提高了网络通信效率;同时,鉴于FTP搜索引擎的检索对象是文件名,使用双字母倒排索引可以避免分词,提高了检索精确率。模拟实验表明,与基于中文分词的标准KAD（CKAD）相比,该算法的资源定位时间减少了约50％,检索查全率提高了约30％。     

不完备信息系统的辐射源识别方法研究

该文将粗糙集理论引入不完备信息系统下的辐射源识别。基于粗糙集理论,给出了一种新的不完备信息系统下辐射源识别模型。该方法以相似关系、相容关系作为基础,通过知识约简和决策规则的提取,较好地解决了不完备信息系统的辐射源识别问题。以雷达辐射源用途识别为例给出实例分析,说明了该模型处理不完备信息识别问题的有效性。     

《蒙太格语法的一些转换扩展》译介

蒙太格语法中有17条基本规则用来描述语言的基本构成,Partee 对这些基本规则进行的扩充,极大地增加了蒙太格语法系统所包罗的语言现象,对蒙太格系统的充实和完善具有十分重要的意义。本文通过对 Partee 的《蒙太格语法的一些转换扩展》一文的译介和对蒙太格语法的新进发展的介绍,对蒙太格语法的基本内容、Partee 的6条扩展规则和自然语言实例进行了阐述。     

语义环境下个性化推荐系统建模

为解决现有个性化推荐系统中缺乏对语义信息处理能力的问题,建立了语义推荐系统模型,使用描述逻辑实现了该模型,并给出了推荐算法。在实现模型的过程中引入了两条规则实现了概念层次关系在兴趣程度和关联程度上的传递。实验证明,通过将用户的兴趣和待选资源的相关概念在语义层面进行适当扩展,语义推荐系统模型能产生更多符合用户兴趣的推荐项目。     

基于日志挖掘的检索推荐系统

目的为了有效地预测用户在信息检索过程中可能点击的检索结果,从而进行网页的智能推荐.方法采取网络日志挖掘的技术,通过词频信息和知网（HowNet）中词的概念计算模型计算网页文档间的主题相关度,再将该语义信息与统计模型计算的条件概率值相结合,以此作为网页推荐的依据.结果提出了一种检索推荐统计模型,并构建了相应的原型系统,实验表明该方法显著提高了推荐系统的准确率.结论这项技术有效地提高了推荐结果与用户信息需求的相关程度,使推荐系统的性能获得了较大地提高,可以很好的应用于信息检索的智能推荐服务领域.