多维关联规则挖掘在彩铃推荐中的应用

随着彩铃业务的迅猛发展,彩铃精细化营销的需求日渐突出,单维关联规则难以满足新上线铃音、重点铃音的推荐需求。本文提出了基于数据立方体的多维关联规则挖掘算法在彩铃推荐方面的具体应用方法,有效解决了新上线铃音的推荐问题;并在彩铃推荐过程中提出了铃音的“推荐权重”概念,解决了重点铃音的重点推荐问题。     

一种多层多维的关联规则挖掘算法在推荐系统中的应用

针对传统协同过滤算法将用户-项目评分矩阵作为数据的输入,试图找到最相似的用户或者项目,但却忽略了用户与项目属性之间的关联关系等问题,本文构建一种多层数据的模型,在不同层次之间找出多维序列,挖掘出频繁多维序列模式,输出关联规则。用输出的关联规则改进评分矩阵,改进后的数据包含了用户和项目之间的关联关系,经过协同过滤算法输出TOP-N推荐项目。在MovieLens数据集上进行试验验证,实验结果表明所提方法能够优化模型的推荐性能。     

关联规则在个性化图书推荐中的应用研究

为了提高图书的借阅率,满足读者的个性化需求,提出使用关联规则挖掘技术。当读者借阅某本图书时,自动从海量图书中找到与该图书相关的书籍推荐给读者。实践证明该方法能减少读者寻找相关图书的时间,达到个性化推荐的目的。     

关联规则在高校学生培养中的应用

介绍关联规则的基本概念及Apriori算法．实现一种基于Apriori算法挖掘多维关联规则的算法，提出将关联规则技术应用于高校学生培养中的学生培养模型，并进行求解。实验结果可以为高校制订相应的人才培养方案提供辅助决策信息。     

一种改进的关联规则个性化推荐方法

针对传统的关联规则推荐方法中可能出现的关联规则数量较少的缺点,提出了一种改进的关联规则个性化推荐方法。该方法首先利用商品的属性信息从历史销售数据库中挖掘商品属性间的关联规则作为规则库,然后利用规则库中的规则计算不同商品的推荐价值,最后得到若干推荐价值靠前的最优商品推荐给顾客。     

关联规则挖掘Apriori算法在农产品电商平台推荐中的应用

利用电商平台推荐算法难以准确建立用户关系网络,为保证平台内商品推荐的准确性,研究关联规则挖掘Apriori算法在农产品电商平台推荐中的应用方法。首先,计算具备相似性的用户关系强度,得到词语概率的分布规律,通过时间综合相似度获得多个主题内容的演化结果;其次,基于关联规则挖掘Apriori算法建立电商平台推荐模型,得到新的商品推荐算法;最后,以平均绝对误差与均方根误差作为推荐算法精度的指标,进行实验对比分析。实验结果表明,在不同的特征维数下,关联规则挖掘Apriori算法的平均绝对误差与均方根误差均为相同条件下的最小值,可见该方法在农产品电商平台推荐中最准确,其推荐精度最高。     

关联规则数据挖掘在图书馆个性化服务中的应用

本文通过关联规则挖掘技术来探究读者的读书倾向,提供个性化服务,向读者进行借阅推荐。     

一种挖掘多维关联规则的有效算法

1.引言挖掘大型事务数据库中的关联规则是数据挖掘研究的重要课题之一。由于关联规则在商务分析与决策、相关分析、分类等方面具有广泛应用,自提出以来一直受到广泛重视。一维关联规则的挖掘已有不少有效算法(如文,[2,3,4],综述参见文[l])。多维关联规则不仅考虑项集间的关联,而且考虑项集的维约束。这使得挖掘出的规则更具实用性,同时也增加了规则挖掘的难度。基于规则模板的挖掘,使用元规则限定挖掘的关联规则形式,降低了挖掘难度,但也使得其应用受到一定限制。采用类Apriori算法的方法通过求频繁谓词集得到多维关联规则,具有很好的可扩展性,能够处理大量数据,但其处理维谓词的1/O开销较大。利     

基于人工免疫的多维关联规则挖掘及其应用研究

关联规则挖掘是一个重要的数据挖掘问题.目前,关于单维关联规则的成果已经比较成熟,但是对于多维关联规则问题因为存在显著的组合爆炸问题,至今尚未完美解决.提出了一种基于人工免疫的多维关联规则挖掘算法.算法充分利用了人工免疫的记忆特性,把挖掘的关联规则存入记忆库,加快了多维关联规则的挖掘速度.结果表明,该算法应用于煤与瓦斯突出预测中,具有较好的鲁棒性,能快速、有效地进行全局优化搜索,在多维关联规则的挖掘中具有可行性和高效性.     

基于多维关联规则的算法研究及系统实现

针对目前很少有一整套的能同时处理量化属性和分类属性字段的多维关联规则的解决方法,提出了一整套的从原数据出发一直到关联规则的可视化的解决方法,论文首先采用了等深分箱的方法将量化属性按引进的最大支持度进行离算化处理。在得到频繁集的时候通过对传统的单维．Apriori算法的改进,从而实现了其在多维关联规则中的应用,最后对关联规则的可视化采用了柱状图的方式。     

电子商务网站推荐系统中关联规则推荐模型的实现

介绍了一个电子商务网站推荐系统中关联规则推荐模型的实现过程。该模型的实现运用了概念层次的思想方法,采用了不需要产生候选集的频繁集挖掘算法FP_Tree挖掘关联规则。该推荐系统已经在一家电子商务网站上投入使用。     

Web行为下的正向关联规则挖掘研究

Web关联规则挖掘研究用户对Web站点上不同页面之间的访问规律,为智能Web站点的个性化服务提供知识依据。文中讨论在Web使用挖掘中如何实现关联规则挖掘与访问序列相结合,挖掘切实有效的关联规则;具体阐述如何构造最大向前路径,并将关联规则与最大向前路径匹配、过虑的过程。试验证明得到的关联规则可作为智能Web站点的有效知识依据。     

基于关联规则挖掘的个性化智能推荐服务

为了解决WWW上的“信息过载”和“资源迷向”问题,该文提出了基于关联规则挖掘的个性化智能推荐服务。个性化智能推荐服务系统包括两个主要部分:离线部分和在线部分,在离线方式下,执行对WEB服务器的访问log文件的分析挖掘,获取用户事务模式,再采用支持度过滤方法获取频繁的用户事务模式,然后,生成聚集树。在在线方式下,针对当前滑窗的用户访问操作路径,采用基于聚集树的关联规则挖掘,获取匹配当前滑窗的用户访问操作路径的关联规则集,生成推荐的候选集。实现在线个性化智能推荐服务。试验结果显示,该文提出的方法是有效的和可行的。     

基于关联规则算法的推荐方法研究综述

目前传统推荐算法已经被广泛应用于各类推荐系统,然而在推荐过程中仍然存在着无法处理非结构化数据、数据潜在关系发现困难、数据稀疏和冷启动等问题。关联规则技术的出现有效缓解了这些问题,推荐效率也因此得到提高。将关联规则技术的特殊属性与推荐算法进行高质量的结合成为推荐领域的研究热点。通过综述关联规则技术与数据的不同关联规则类别在传统推荐算法中的应用,对传统算法在推荐过程中的优缺点进行了归纳阐述。针对基于关联规则推荐算法的研究进行总结,并对其未来的发展趋势进行展望。     

基于加权关联规则的用户关注项目推荐算法

根据每个项受关注的程度对其赋予权值，体现每个项在项集中的重要性，引入选择关注度，体现用户选择项时的倾向，推荐时将苎妻董联规则的置信度相结合，从而为用户更准确的提供关注项目推荐。在实验中比较了文中的算法和一种基于最近邻用户协作过滤算法，实验验证了文中的算法在为用户进行推荐项目时用户的点击率和算法的性能都有所提高。     

Web个性化推入技术与展望

对个性化服务技术中用户描述文件的表达与更新、资源描述文件的表达、个性化推荐技术及该领域的主要研究成果进行了综述。讨论了实现个性化服务的关键技术并对个性化服务技术进一步研究工作的方向进行了展望。     

一种具有最大推荐非空率的关联规则挖掘方法

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.     

基于多维标度的快速挖掘关联规则算法

挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面．文章在分析其基本模型和研究多维标度基本性质的基础上,提出一个新的基于多维标度的挖掘关联规则算法．该算法以数据项间的关联度量为依据,将各个数据项投影到多维空间上,进行降维处理,最后将数据项集间的关联关系以可视结果提供给用户.