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基于加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的相關(guān)文獻(xiàn)推薦

發(fā)布時間:2019-09-11 16:04
【摘要】:研究利用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘分析及論文數(shù)據(jù)庫,進(jìn)行相關(guān)文獻(xiàn)推薦,提出適用于進(jìn)行相關(guān)文獻(xiàn)推薦的改進(jìn)的混合加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,并通過用戶行為分析確定相關(guān)文獻(xiàn)集和垂直權(quán)重,采用Google搜索引擎的PageRank算法確定水平權(quán)重,獲得一些有意義的分析結(jié)果。
【圖文】:

流程,推薦工作,相關(guān)文獻(xiàn),文獻(xiàn)


Item A B3. 1 相關(guān)文獻(xiàn)推薦工作流程  經(jīng)分析,相關(guān)文獻(xiàn)推薦工作流程如圖1所示:圖1 相關(guān)文獻(xiàn)推薦工作流程  在進(jìn)行相關(guān)文獻(xiàn)推薦的過程中,首先根據(jù)用戶提交的檢索式進(jìn)行查詢,再針對用戶瀏覽的每一個檢索結(jié)果推薦相關(guān)文獻(xiàn)。在確定推薦文獻(xiàn)的過程中,首先要根據(jù)用戶瀏覽的文獻(xiàn)確定一個相關(guān)文獻(xiàn)集合,并判斷該集合中的每一篇文獻(xiàn)的質(zhì)量,再利用MWARRDR算法對該集合進(jìn)行挖掘,最終得出文獻(xiàn)與用戶瀏覽的文獻(xiàn)(即初始文獻(xiàn))的相關(guān)度,從而進(jìn)行推薦。同時

流程,日志分析,興趣度


體現(xiàn)了以用戶為中心的思想! ∧P偷姆治鰯(shù)據(jù)來自網(wǎng)站日志,只分析中文文獻(xiàn),不分析外文文獻(xiàn)。進(jìn)行日志分析的簡單流程可用圖2表示。分析用戶類U中的用戶對文獻(xiàn)集D中的每篇文獻(xiàn)分別進(jìn)行了怎樣的操作,從而就能確定相關(guān)文獻(xiàn)集D中每一篇文獻(xiàn)獲得的總興趣度。圖2 日志分析流程  將用戶對文獻(xiàn)的興趣度定義為β。β是用戶對通過鏈接訪問到的文獻(xiàn)的興趣度,反映的是用戶對鏈接的肯定程度,因此可將β的值作為加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中的垂直權(quán)重。用戶興趣矩陣如表2所示:  表2 用戶興趣矩陣DocumentUserD1 D2 D3……DmU1β11β12β13……β1mU2β21β22β23……β2mU3β31β32β33……β3m…… …… …… …… …… ……Unβn1βn2βn3……βnm  (1)判斷用戶Ui對初始文獻(xiàn)A的興趣度  主要通過用戶對文獻(xiàn)A是如何訪問和操作的來進(jìn)行分析。為每一個訪問方式和操作方式分別確定一個分值,二者之積就構(gòu)成用戶Ui對文獻(xiàn)A的興趣度αi。分值確定標(biāo)準(zhǔn)如表3、表4所示:  表3 訪問到A的方式分值表如何訪問到A的分值輸入檢索詞后,檢索結(jié)果列表中有A,點(diǎn)擊訪問。0. 6訪問檢索結(jié)果列表中的文獻(xiàn)(A不在檢索結(jié)果列表中),通過其題錄頁中列出的鏈接訪問到A。0. 4  表4 對A進(jìn)行的操作分值表對A進(jìn)行的操作分值只是瀏覽題錄頁
【作者單位】: 西南大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)學(xué)院 西南大學(xué)圖書館 西南大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)學(xué)院 西南大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)學(xué)院
【基金】:西南大學(xué)青年基金項(xiàng)目“基于個人網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)體系的個人知識管理研究”(項(xiàng)目編號:X06-TQ2502)的研究成果之一
【分類號】:TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)會議論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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本文編號:2534532

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