發(fā)布時(shí)間：2018-05-01 19:02

  本文選題：關(guān)聯(lián)規(guī)則 + 推薦系統(tǒng)��； 參考：《通信學(xué)報(bào)》2017年10期

【摘要】：現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦技術(shù)在數(shù)據(jù)提取時(shí)主要側(cè)重于關(guān)聯(lián)規(guī)則的提取效率,缺乏對冷、熱門數(shù)據(jù)推薦平衡性的考慮和有效處理。為了提高個(gè)性化推薦效率和推薦質(zhì)量,平衡冷門與熱門數(shù)據(jù)推薦權(quán)重,對關(guān)聯(lián)規(guī)則的Apriori算法頻繁項(xiàng)集挖掘問題進(jìn)行了重新評估和分析,定義了新的測評指標(biāo)推薦非空率以及k前項(xiàng)頻繁項(xiàng)集關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念,設(shè)計(jì)了基于k前項(xiàng)頻繁項(xiàng)集的剪枝方法,提出了優(yōu)化Apriori算法且適合不同測評標(biāo)準(zhǔn)值的k前項(xiàng)頻繁項(xiàng)集挖掘算法,降低頻繁項(xiàng)集提取的時(shí)間復(fù)雜度。理論分析比較與實(shí)驗(yàn)表明,k前項(xiàng)剪枝方法提高了頻繁項(xiàng)集的提取效率,擁有較高的推薦非空率、調(diào)和平均值和推薦準(zhǔn)確率,有效地平衡了冷、熱門數(shù)據(jù)的推薦權(quán)重。
[Abstract]:The existing association rule recommendation techniques mainly focus on the efficiency of association rule extraction when data extraction, lack of cold, hot data recommendation balance consideration and effective processing. In order to improve the efficiency and quality of personalized recommendation and to balance the recommended weight between the unpopular and popular data, the frequent itemset mining problem of Apriori algorithm for association rules is reevaluated and analyzed. In this paper, we define the concepts of new evaluation index recommendation non-empty ratio and frequent itemsets association rules of k-front terms, and design a pruning method based on k-preterm frequent itemsets. An algorithm for mining k-front frequent itemsets with optimized Apriori algorithm and suitable for different evaluation standard values is proposed to reduce the time complexity of frequent itemsets extraction. The theoretical analysis and experiment show that the pruning method improves the efficiency of extracting frequent itemsets, has a high recommendation non-empty rate, harmonizes the average value and the recommendation accuracy, and effectively balances the recommended weights of cold and hot data.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)信息學(xué)部計(jì)算機(jī)學(xué)院;國網(wǎng)英大國際控股集團(tuán)有限公司信息化工作部;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.91646201,No.91546111) 北京市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.4153058,No.4113076) 北京市教委面上基金資助項(xiàng)目(No.KM201710005023)~~
【分類號(hào)】：TP391.3

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4 胡學(xué)鋼;徐勇;王德興;張晶;;基于多剪枝格的頻繁項(xiàng)集表示與挖掘[J];合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年04期

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6 欒鸞;李云;盛艷;;多關(guān)系頻繁項(xiàng)集的并行獲取[J];微電子學(xué)與計(jì)算機(jī);2008年10期

7 李彥偉;戴月明;王金鑫;;一種挖掘加權(quán)頻繁項(xiàng)集的改進(jìn)算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2011年15期

8 陳立潮,張建華,劉玉樹;提高頻繁項(xiàng)集挖掘算法效率的方法研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2002年10期

9 朱玉全,孫志揮,趙傳申;快速更新頻繁項(xiàng)集[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2003年01期

10 宋寶莉;張幫華;何炎祥;朱驍峰;;帶有多個(gè)可轉(zhuǎn)化約束的頻繁項(xiàng)集挖掘算法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2003年12期

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2 楊曉明;王晨;汪衛(wèi);張守志;施伯樂;;頻繁項(xiàng)集的精簡表達(dá)與還原問題研究[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2004年

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5 王洪利;馮玉強(qiáng);;頻繁項(xiàng)集挖掘算法Apriori的改進(jìn)研究[A];全國第九屆企業(yè)信息化與工業(yè)工程學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

6 陳曉云;李龍杰;馬志新;白伸伸;王磊;;AFP-Miner:一種新高效的頻繁項(xiàng)集挖掘算法[A];2006年全國理論計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2006年

7 李坤;王永炎;王宏安;;一種基于樂觀裁剪策略的挖掘數(shù)據(jù)流滑動(dòng)窗口上閉合頻繁項(xiàng)集的算法[A];第二十五屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（二）[C];2008年

8 鄒遠(yuǎn)婭;周皓峰;王晨;汪衛(wèi);施伯樂;;FSC——利用頻繁項(xiàng)集挖掘估算視圖大小[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2004年

9 楊曉雪;衡紅軍;;一種對XML數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的方法研究[A];第二十二屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2005年

10 謝志軍;陳紅;;EFIM——數(shù)據(jù)流上頻繁項(xiàng)集挖掘的高性能算法[A];第二十三屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2006年

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1 □中國電信股份有限公司北京研究院 張舒博 □北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 牛琨;走出數(shù)據(jù)挖掘的誤區(qū)[N];人民郵電;2006年

2 《網(wǎng)絡(luò)世界》記者 王瑩;數(shù)據(jù)挖掘保險(xiǎn)業(yè)的新藍(lán)海[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2012年

3 劉俊麗;基于地理化的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘與分析提升投資有效性[N];人民郵電;2014年

4 ;數(shù)據(jù)挖掘：如何挖出效益？[N];中國計(jì)算機(jī)報(bào);2004年

5 任中華;財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘六步走[N];中國計(jì)算機(jī)報(bào);2007年

6 電腦商報(bào)記者 謝濤;數(shù)據(jù)挖掘：未來政府信息化的重要環(huán)節(jié)[N];電腦商報(bào);2007年

7 吳勇毅;軟件選型:數(shù)據(jù)挖掘是重點(diǎn)[N];中國冶金報(bào);2009年

8 本報(bào)特約撰稿 許麗萍;數(shù)據(jù)挖掘:軟件應(yīng)用的新境界[N];計(jì)算機(jī)世界;2009年

9 謝立宏博士;企業(yè)的“黃金眼”數(shù)據(jù)挖掘決策支持[N];中國計(jì)算機(jī)報(bào);2002年

10 吳勇毅;危機(jī)下，數(shù)據(jù)挖掘與提供信息決策是關(guān)健[N];中國冶金報(bào);2009年

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1 溫磊;基于有向項(xiàng)集圖的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究與應(yīng)用[D];天津大學(xué);2004年

2 董杰;基于位表的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘及關(guān)聯(lián)分類研究[D];大連理工大學(xué);2009年

3 賈彩燕;關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的取樣復(fù)雜性分析[D];中國科學(xué)院研究生院（計(jì)算技術(shù)研究所）;2004年

4 于自強(qiáng);海量流數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)問題研究[D];山東大學(xué);2015年

5 張馨;全基因組SNP芯片應(yīng)用于CNV和L0H分析的軟件比對與數(shù)據(jù)挖掘[D];復(fù)旦大學(xué);2011年

6 李秋虹;基于MapReduce的大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究[D];復(fù)旦大學(xué);2013年

7 白曉明;基于數(shù)據(jù)挖掘的復(fù)合材料宏—細(xì)觀力學(xué)模型研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

8 吳賢;社會(huì)化數(shù)據(jù)挖掘中的若干問題研究[D];上海交通大學(xué);2015年

9 楊博;基于GPU異構(gòu)體系結(jié)構(gòu)的大規(guī)模圖數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2015年

10 馮驥;自然鄰居思想概念及其在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的應(yīng)用[D];重慶大學(xué);2016年

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5 李雪迪;基于本體論的精細(xì)化數(shù)據(jù)分析[D];南京郵電大學(xué);2015年

6 許靜文;基于模糊等價(jià)類的頻繁項(xiàng)集精簡表示算法研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2015年

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8 廖友金;基于有向圖的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究與改進(jìn)[D];東南大學(xué);2015年

9 王蘇琦;基于Hadoop的不確定頻繁項(xiàng)集并行挖掘方法研究[D];南京大學(xué);2013年

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