支持个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法
지지개성화추천적Web혈면관련규칙알굴산법
Association Rules Mining Algorithm of Web Pageviews for Personalized Recommendation
  • 万方数据
    计算机工程 계산궤공정
    COMPUTER ENGINEERING
    2005年 1期 79-81 ,共3页

    闫莺%王大玲%于戈

    염앵%왕대령%우과

    河:数据挖掘%Web挖掘%个性化%关联规则%Freq-Set-Tree 河:數據挖掘%Web挖掘%箇性化%關聯規則%Freq-Set-Tree
    하:수거알굴%Web알굴%개성화%관련규칙%Freq-Set-Tree
    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.
    분석료응용우개성화추천적Web혈면관련규칙적특점,제출료"일지지수하k관련규칙"적사상,근거저일사상설계、실현료일충응용우개성화추천적Web혈면관련규칙알굴산법--PARM(Pageview Association Rule Mining)급빈번항집적Freq-Set-Tree존저결구,재산생빈번항적동시알굴관련규칙,인이능제고효솔.실험증명재개성화추천계통중PARM산법적효솔명현고우FP-Growth산법.
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