支持个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法

分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,提出了“壹支持数下k关联规则”的思想,根据这一思想设计、实现了一种应用于个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法——PARM(Pageview Association Rule Mining)及频繁项集的Freq-Set-Tree存储结构,在产生频繁项的同时挖掘关联规则,因而能提高效率。实验证明在个性化推荐系统中PARM算法的效率明显高于FP-Growth算法。     

支持个性化推荐的Web面关联规则挖掘算法

分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点，提出了“壹支持数下k关联规则”的思想，根据这一思想设计、实现了一种应用于个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法——PARM(Pageview Association Rule Mining)及频繁项集的Freq-Sdt-Tree存储结构，在产生频繁项的同时挖掘关联规则，因而能提高效率。实验证明在个性化推荐系统中PARM算法的效率明显高于FP-Growth算法。     

改进的关联规则挖掘算法在Web个性化服务中的应用

文章重点研究了Web日志挖掘以及关联分析中的关联规则挖掘算法FP_Growth算法,提出了一种改进的关联规则挖掘算法,并将该算法应用于某高校图书馆个性化服务系统My Library的设计过程中,从服务器日志中得到用户感兴趣的隐式模式,并将该隐式兴趣集推荐给用户,从而在一定程度上实现了个性化服务。     

改进的关联规则算法在电子商务中的应用

Web日志数据中保存有大量用户访问信息,而Web日志挖掘就是对系统日志信息以及用户的注册数据等进行挖掘,以发现有用的模式和知识。首先介绍了Web日志挖掘的基本流程,然后介绍了电子商务中的日志挖掘,并着重分析了在模式识别中如何利用改进的关联规则算法来挖掘出用户频繁访问的路径和页面兴趣度,为个性化推荐系统模型提供了依据,从而证实了对Web日志数据进行挖掘具有很重要的现实意义。     

基于Web挖掘的个性化算法及其在网络教学平台的应用

在Web挖掘的基础上设计针对Web服务的Web访问事务模型WTM和个性化推荐算法。算法以WTM为基础,旨在根据用户的访问模式向用户推荐个性化的Web资源。其利用关联规则得到的频繁项集实时地匹配用户的当前访问序列,对不同的用户提供不同的推荐资源。在此过程中不需产生所有的关联规则,提高了推荐的效率。最后,将该模型和算法应用于网络教学实践得出了个性化的网络教学环境。     

关联规则算法在Web个性化服务中的研究与应用

重点研究了Web日志挖掘,提出了一个Web个性化信息挖掘模型,设计了某高校图书馆个性化服务系统My Library。系统采用关联规则挖掘算法,从服务器日志中得到用户感兴趣的隐式模式,并将该隐式兴趣集推荐给用户,从而在一定程度上实现了个性化服务。     

电子商务推荐系统中推荐模型的研究

在基于Web使用挖掘的推荐系统中,高效地预测用户的浏览模式一直是研究的热点,但是,目前仅采用关联规则挖掘技术的Web推荐系统在预测用户未来浏览模式时很难取得令人满意的结果。提出三种推荐模型以提高预测精度、减少响应时间,实验表明,通过三种推荐模型的组合能够显著改进推荐的准确率、覆盖率和匹配率。     

基于免疫遗传退火算法的Web关联规则挖掘方法*

摘要：根据关联规则挖掘的要求与特点,结合免疫算法,遗传算法和模拟退火算法的优点,提出一个基于免疫遗传退火算法的Web关联规则挖掘方法。实验结果表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,基于免疫遗传退火算法的关联规则发现在Web挖掘中具有一定的优势。     

基于Apriori算法的协同过滤算法改进研究

针对协同过滤算法推荐结果存在受噪音数据影响严重的问题,提出了一种基于用户项目间的关联规则集的协同过滤算法.利用经典的Apriori算法进行频繁项集合关联规则集的挖掘,利用挖掘的关联规则集进行用户间的相似度计算,相比于pearson相似等方法,基于关联规则集相似可以提高改进算法对噪音数据的抵抗力,最后进行最近邻居集计算并产生更适合用户的推荐结果.改进算法和传统算法在MovieLens数据集上的实验表明,基于Apriori算法的协同过滤算法较传统算法进一步提高了推荐准度和覆盖率.     

一种应用于推荐系统的Web挖掘算法:AIR算法

针对互联网站点信息海量和结构复杂的趋势,推荐系统被用来协助互联网用户方便快捷地找到所需信息,培养用户忠诚度。Web挖掘技术在处理海量数据和稀疏数据上有着先天的优势,所以Web挖掘技术在推荐系统中得到了越来越广泛的研究和应用。基于Web挖掘的推荐系统所使用的主要技术有聚类、关联规则、序列模式等等。然而,这些技术往往不能在推荐的准确性和覆盖范围方面做到两全。综合这几种技术,取其优点去其缺点,提出了一种新的算法(AIR算法)。通过基于实际使用数据的详尽的实验评估,可以证明该算法能够在准确性和覆盖范围方面明显提高推荐系统的整体性能。     

基于WUM的个性化智能站点的研究

Internet和电子商务的发展带动了Web数据挖掘技术的发展.本文提出了针对提高Web服务质量的解决方案:采用WUM为核心技术,建立一个智能Web站点,通过建立与更新用户模式库,个性化地为用户的访问提供推荐服务.     

基于前项不定长关联规则个性化推荐算法的研究

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。提出了一种新的存储结构FSTree,并在这种存储结构上探讨了基于前项不定长的关联规则挖掘算法,通过实验证明了该算法的准确率和综合测度。     

一种基于后项不定长关联规则的Web个性化推荐方法

Web usage mining plays an important part in supporting personalized recommendation on Web and association rule uncovers the interesting relations among items hidden in data. The paper gives an idea of association rule merging-deleting based on the analysis of association rule characteristics and implements it in the rule preparation before the Web personalized recommendation. Furthermore, based on the comparisons in precision, coverage and F1 of recommendation system and the rule numbers used in three kinds of association rules, a Web personalized recommendation method based on uncertain consequent is put forward. After integrative analysis of several recommendation methods, the method given in the paper can be thought as a good selection. At last several pageweighted techniques are introduced in the paper.     

Web挖掘及个性化推荐中网站拓扑结构的获取、分析及应用

在分析了网站拓扑结构与Web使用挖掘以及个性化推荐之间关系的基础上，提出了一种超链接结构的分类方法，通过对网站结构信息的分析和处理，得到网站的拓扑结构并进行存储，从而解决了单个网站中Web使用挖掘及推荐中的若干实际问题．     

一种动态混合QoS语义的Web服务个性化推荐模型

服务推荐是服务计算中的主要问题之一,当前大多针对功能属性进行推荐,而在Web服务的QoS属性方面考虑较少,并且不支持动态变化的QoS属性。基于动态混合QoS的语义Web服务个性化推荐模型,把语义Web技术引入Web服务中,在QoS监控器下,有效监测Web服务的QoS属性变化并动态更新Web服务的QoS属性。根据建立的用户兴趣模型,向用户推荐具有个性化的Web服务。此外,在个性化推荐系统中使用最广泛的协同过滤推荐技术基础上,对数据进行了一系列的预处理填充,而且充分考虑了不同时间的项目评分对推荐的影响。结合用户兴趣度和用户评分的相似性计算方法,并通过不同的权值来表示它们的重要程度,综合计算目标用户的最近邻居集合,最终对用户u产生推荐。该系统在一定程度上提高了服务推荐的效率和准确度并满足用户查询需求。     

一种基于Web使用挖掘的个性化信息推荐系统实现方法

为了提高基于Web使用挖掘的个性化信息推荐的有效性和效率,提出了将顺序模式和KP混合聚类遗传算法相结合的推荐策略,在Web日志预处理的基础上,设计出了一种基于Web使用挖掘的个性化信息推荐系统RSPIBOWUM的框架结构,并给出了基于这一框架结构的实现流程。结果表明,本推荐策略可以进行有效的个性化信息推荐,提高个性化信息推荐的效率。     

支持个性化推荐的用户分类规则挖掘的研究

提出了一种应用决策树分类技术进行用户分类的方法 ,通过对 Web会话文件的处理、赋予类标记及决策树分类过程 ,实现了根据访问模式对用户的分类 ,以便个性化推荐和指导能够针对不同类别的用户进行 ,从而提高 E- Ser-vices中个性化服务的质量 .还讨论了待分类数据集中条件属性的选择和决策属性的类标记问题 ,给出了应用分类规则进行推荐的过程     

一种基于网络书签的个性化信息推荐方法

针对目前Internet上信息的爆炸式增长,提出了一种基于Web挖掘的个性化信息推荐方法,介绍了个性化推荐的流程和实现模型,并借鉴复杂网络中的社团结构划分方法,提出了基于网络书签的个性化信息推荐方法,分析了社团内基于协作过滤和社团间基于"信息桥"的个性化信息推荐,并通过实验验证了此方法在个性化信息推荐中是有效的.     

基于本体的Web资源个性化推荐算法

为提高Web资源推荐的准确度,提出基于本体的Web资源个性化推荐算法(BO-RM)。设计Web资源主题抽取算法和相似性度量方法,利用本体语义推理机制实现资源聚类,在推荐过程中通过实时分析用户浏览行为捕获用户个性化偏好的变化,动态实时推荐内容。与基于情境的协同过滤算法（CFR-RM）和基于模型的个性化预测算法（BM-RM）进行对比,结果显示BO-RM的时间开销相对稳定,在平均排序倒数(MRR)和平均准确率(MAP)上均取得了较好的效果。实验结果表明:BO-RM离线完成海量Web资源的分析聚类,有效提高了运行效率,实用性比较强;BO-RM实时捕捉用户兴趣变化,动态更新推荐列表,更加贴近用户的真实需求。