计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
3期
71-75
,共5页
粒计算%关联规则%推荐系统%冷启动问题%数据挖掘
粒計算%關聯規則%推薦繫統%冷啟動問題%數據挖掘
립계산%관련규칙%추천계통%랭계동문제%수거알굴
Granular computing%Association rule%Recommendation system%Cold-start problem%Data mining
推荐系统已被广泛应用于电子商务等多个领域.冷启动问题是推荐系统的一个难点.基于粒关联规则的冷启动推荐方法,运用粒来描述用户和产品,通过满足粒关联规则的4个指标,挖掘出用户和产品之间的关联规则,匹配合适的规则,最后根据这些规则向用户做出相应的推荐.在公开有效的数据集MovieLens上进行了实验,结果表明,用粒关联规则所挖掘出的规则可以有效地用于训练集和测试集上的推荐,并且具有较好的准确性.
推薦繫統已被廣汎應用于電子商務等多箇領域.冷啟動問題是推薦繫統的一箇難點.基于粒關聯規則的冷啟動推薦方法,運用粒來描述用戶和產品,通過滿足粒關聯規則的4箇指標,挖掘齣用戶和產品之間的關聯規則,匹配閤適的規則,最後根據這些規則嚮用戶做齣相應的推薦.在公開有效的數據集MovieLens上進行瞭實驗,結果錶明,用粒關聯規則所挖掘齣的規則可以有效地用于訓練集和測試集上的推薦,併且具有較好的準確性.
추천계통이피엄범응용우전자상무등다개영역.랭계동문제시추천계통적일개난점.기우립관련규칙적랭계동추천방법,운용립래묘술용호화산품,통과만족립관련규칙적4개지표,알굴출용호화산품지간적관련규칙,필배합괄적규칙,최후근거저사규칙향용호주출상응적추천.재공개유효적수거집MovieLens상진행료실험,결과표명,용립관련규칙소알굴출적규칙가이유효지용우훈련집화측시집상적추천,병차구유교호적준학성.
