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兴趣度——关联规则的又一个阈值 被引量：91
1
作者 周欣 沙朝锋 +1 位作者 朱扬勇 施伯乐 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第5期627-633,共7页
关联规则的采掘是数据采掘研究的一个重要方面 .分析现有的关联规则采掘算法中所存在的问题 :首先是关联规则在其表达形式上没有考虑各种可能的反面示例的影响 ,因而导致知识表达功能的不够完善 ;其次是有可能一条规则即使可信度和支持... 关联规则的采掘是数据采掘研究的一个重要方面 .分析现有的关联规则采掘算法中所存在的问题 :首先是关联规则在其表达形式上没有考虑各种可能的反面示例的影响 ,因而导致知识表达功能的不够完善 ;其次是有可能一条规则即使可信度和支持度都很高 ,仍没有实际意义 ,甚至是误导性的 .因此对关联规则的形式定义作了修改 ,将运用差异思想引入的兴趣度阈值运用到关联规则中来 ,并给出其形式定义 .在分析了兴趣度的实际意义以后 ,讨论了兴趣度与概念层次的结合 . 展开更多
关键词 数据采掘 关联规则 兴趣度 概念层次 阈值 数据
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一个基于兴趣度的关联规则采掘算法 被引量：50
2
作者 周皓峰 朱扬勇 施伯乐 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期450-457,共8页
关联规则是当前数据采掘研究的主要领域之一，获取具有更高价值的规则是该领域的一个研究重点．针对目前大多数采掘算法只能发现正项的关联规则和仅仅将兴趣度作为规则过滤工具的问题，在先前研究的基础上，提出了通过改进有关定义和引... 关联规则是当前数据采掘研究的主要领域之一，获取具有更高价值的规则是该领域的一个研究重点．针对目前大多数采掘算法只能发现正项的关联规则和仅仅将兴趣度作为规则过滤工具的问题，在先前研究的基础上，提出了通过改进有关定义和引进反向项集的概念来进一步发现包含负项的关联规则的思想，并给出了相应的算法．最后，对这个算法给出了一定的评价和实例分析． 展开更多
关键词 兴趣度 关联规则 反向项集 数据采掘算法 数据库
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数据挖掘及其在高校教学系统中的应用 被引量：46
3
作者 董彩云 曲守宁 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 2004年第1期65-68,共4页
简要介绍了数据挖掘技术 ,详细分析了关联规则挖掘算法。给出了一个完整的数据挖掘系统─教学系统的设计与实现过程。它包括数据的准备与选择、数据的预处理、挖掘算法的选择与实现、挖掘结果的描述四个步骤。文中详细介绍了上述各个步... 简要介绍了数据挖掘技术 ,详细分析了关联规则挖掘算法。给出了一个完整的数据挖掘系统─教学系统的设计与实现过程。它包括数据的准备与选择、数据的预处理、挖掘算法的选择与实现、挖掘结果的描述四个步骤。文中详细介绍了上述各个步骤的处理过程 ,并增加了兴趣度阈值来提高挖掘的精度 ,为高校管理决策提供了科学依据。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 数据集市 兴趣度
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基于Apriori的有效关联规则挖掘算法的研究 被引量：37
4
作者 张梅峰 张建伟 +1 位作者 张新敬 娄淑琴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第19期196-198,共3页
通过对Apriori算法进行的分析与研究,发现其在实用中存在两个主要问题:生成的关联规则具有相当大的冗余性;有可能挖掘出一条支持度和置信度均很高,但却是无趣的、甚至是虚假的关联规则,且不能产生带有否定项的规则。鉴于此,该文给出了... 通过对Apriori算法进行的分析与研究,发现其在实用中存在两个主要问题:生成的关联规则具有相当大的冗余性;有可能挖掘出一条支持度和置信度均很高,但却是无趣的、甚至是虚假的关联规则,且不能产生带有否定项的规则。鉴于此,该文给出了关联规则的两个性质和引入兴趣度的第三个度量———相关支持度,设计了挖掘出有效关联规则算法,较好地解决了上述问题。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 APRIORI 兴趣度
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关联规则兴趣度的度量 被引量：22
5
作者 杨建林 邓三鸿 苏新宁 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2003年第4期419-424,共6页
本文对PS公式(关联规则兴趣度的一种度量公式,简单有效)的数学特性进行了深入的讨论,指出了它的优点和不足,并在此基础之上提出了一个新的度量规则兴趣度的方法.这种度量方法综合考虑了用户主观偏好、规则准确度、规则相关度对规则兴趣... 本文对PS公式(关联规则兴趣度的一种度量公式,简单有效)的数学特性进行了深入的讨论,指出了它的优点和不足,并在此基础之上提出了一个新的度量规则兴趣度的方法.这种度量方法综合考虑了用户主观偏好、规则准确度、规则相关度对规则兴趣度的影响,克服了支持度-可信度框架的缺陷,可以用来简化寻找令人感兴趣规则的过程,优化现有的关联规则挖掘算法,因此,具有很好的应用前景. 展开更多
关键词 知识发现 数据库挖掘 文本挖掘 关联规则 兴趣度 量度公式 PS公式 相关度 挖掘算法
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一种改进的Apriori算法 被引量：35
6
作者 刘维晓 陈俊丽 +1 位作者 屈世富 万旺根 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第11期149-151,159,共4页
针对Apriori算法对数据库的扫描次数过多、系统的I/O负载大和产生大量的无关中间项集等弊端,提出了一种改进的Apriori算法。该算法通过加入用户兴趣项,减少候选项集的产生;打破了传统的算法实现步骤减少了数据库的扫描次数,降低了系统I/... 针对Apriori算法对数据库的扫描次数过多、系统的I/O负载大和产生大量的无关中间项集等弊端,提出了一种改进的Apriori算法。该算法通过加入用户兴趣项,减少候选项集的产生;打破了传统的算法实现步骤减少了数据库的扫描次数,降低了系统I/O负载;构建了用户兴趣度模型增加了算法生成强关联规则的可读性,提高了算法的效率。实验表明,改进的Apriori算法能有效地提高运行速度和效率。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 兴趣项 兴趣度 模型
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基于Apriori算法的关联规则数据挖掘研究 被引量：34
7
作者 王培吉 赵玉琳 吕剑峰 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第23期19-21,共3页
关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题,Apriori算法是关联规则挖掘的最有影响的算法。针对Apriori算法中频繁项集产生效率低和产生无用规则、丢失有用规则两个核心问题,文章给出了分辨矩阵、分辨向量、兴趣度、含负属性项关联规则并... 关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题,Apriori算法是关联规则挖掘的最有影响的算法。针对Apriori算法中频繁项集产生效率低和产生无用规则、丢失有用规则两个核心问题,文章给出了分辨矩阵、分辨向量、兴趣度、含负属性项关联规则并提出了改进的Apriori算法。该算法能有效提高频繁集的产生效率和产生更为合理的关联规则。 展开更多
关键词 APRIORI算法 分辨矩阵 兴趣度 关联规则 数据挖掘
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基于兴趣度的协同过滤商品推荐系统模型 被引量：20
8
作者 黄光球 靳峰 彭绪友 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2005年第3期5-8,共4页
本文结合了关联规则中的兴趣度和协同过滤技术来对客户的个人兴趣进行评价,提出了客户兴趣度的商品推荐参考模型,并将此模型应用于电子商务网站的商品推荐,从而更好地吸引客户的注意力,满足客户的喜好,使客户感受到完全个性化的购物体验。
关键词 兴趣度 智能数据挖掘 协同过滤 电子商务
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基于兴趣度的关联规则挖掘算法 被引量：20
9
作者 马建庆 钟亦平 张世永 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第17期121-122,149,共3页
分析了Apriori核心算法,举例说明了其设计思想上的不足,并重新定义了关联规则形式和引进了兴趣度的概念。主要定义了合理的兴趣度,即基于可信度和支持度方差的兴趣度InterestR=[(CR?SRH)/4]*(CR+SRH),并因此而设计了基于此兴趣度定义的... 分析了Apriori核心算法,举例说明了其设计思想上的不足,并重新定义了关联规则形式和引进了兴趣度的概念。主要定义了合理的兴趣度,即基于可信度和支持度方差的兴趣度InterestR=[(CR?SRH)/4]*(CR+SRH),并因此而设计了基于此兴趣度定义的关联规则挖掘算法,并对算法做了适当的分析。 展开更多
关键词 兴趣度 关联规则挖掘算法 关联规则 可信度 支持度
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基于用户兴趣特征提取的推荐算法研究 被引量：19
10
作者 刘枚莲 刘同存 李小龙 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第5期1664-1667,共4页
传统的推荐算法一定程度上降低了网络消费者的搜索成本,但难以实时提供消费者满意的推荐服务,也忽略了用户偏好动态转移性。为了提高电子商务系统的推荐质量,从用户偏好的行为特征入手,建立了网络用户的兴趣特征提取模型,并设计了相应... 传统的推荐算法一定程度上降低了网络消费者的搜索成本,但难以实时提供消费者满意的推荐服务,也忽略了用户偏好动态转移性。为了提高电子商务系统的推荐质量,从用户偏好的行为特征入手,建立了网络用户的兴趣特征提取模型,并设计了相应的推荐算法。通过对用户兴趣特征提取模型的检验和用户兴趣度矩阵的建立,依据与目标用户偏好相似的邻居用户对商品的兴趣程度预测用户对未浏览商品的兴趣度,并选择兴趣度值较高的N个商品推荐给用户。实验结果表明,在用户偏好动态转移的情况下,所设计的推荐算法的推荐精度和推荐效率明显提高,提高了网络用户的满意度。 展开更多
关键词 兴趣特征 兴趣度 兴趣度矩阵 推荐算法
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一种优化相关规则的发现方法 被引量：12
11
作者 贺志 黄厚宽 田盛丰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期906-913,共8页
提出了一种基于相关性的框架.在此框架内,使用残差分析来判断两项之间是否是独立的.残差分析可以使得我们很容易地获得包含负蕴含规则在内的真正的关联(而不是并发)规则,而且不需要指定支持度和可信度阈值.为了提高发现规则的质量,文中... 提出了一种基于相关性的框架.在此框架内,使用残差分析来判断两项之间是否是独立的.残差分析可以使得我们很容易地获得包含负蕴含规则在内的真正的关联(而不是并发)规则,而且不需要指定支持度和可信度阈值.为了提高发现规则的质量,文中使用遗传算法来发现优化规则.在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明文中的算法在发现规则的有趣性上优于类Apriori算法. 展开更多
关键词 相关性 关联规则 优化规则 兴趣度
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基于兴趣度含正负项目的关联规则挖掘方法 被引量：17
12
作者 张玉芳 熊忠阳 +1 位作者 彭燕 刘君 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期407-411,共5页
项目的引入使得挖掘出的频繁项集成倍增加,同时生成的关联规则数量更加庞大,引入兴趣度来约束从频繁项集中提取关联规则的数量。分析现有的兴趣度模型,从中选择了一种适合于含正负项目的关联规则挖掘的兴趣度方法,并且提出了置信度的一... 项目的引入使得挖掘出的频繁项集成倍增加,同时生成的关联规则数量更加庞大,引入兴趣度来约束从频繁项集中提取关联规则的数量。分析现有的兴趣度模型,从中选择了一种适合于含正负项目的关联规则挖掘的兴趣度方法,并且提出了置信度的一个性质,描述了含正负项目的频繁项集挖掘关联规则的算法,并对矛盾关联规则进行了分析。实验结果表明,该算法是有效和可行的。 展开更多
关键词 关联规则 置信度 兴趣度 负项目
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基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统的设计 被引量：10
13
作者 孙多 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2007年第5期19-22,共4页
协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中.随着用户数目和网页数目的日益增加,整个用户矩阵数据极端稀疏并且实时性效果不理想.传统的推荐方法解决不了这些问题.本文结合兴趣度和聚类技术对客户的个人兴趣进行评价,提出了基于兴趣... 协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中.随着用户数目和网页数目的日益增加,整个用户矩阵数据极端稀疏并且实时性效果不理想.传统的推荐方法解决不了这些问题.本文结合兴趣度和聚类技术对客户的个人兴趣进行评价,提出了基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统,实验表明,该算法能够有效避免传统方法带来的弊端,提高系统的推荐质量. 展开更多
关键词 兴趣度 聚类 协同过滤
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一种改进的关联规则挖掘方法研究 被引量：13
14
作者 徐勇 周森鑫 《计算机技术与发展》 2006年第3期77-79,共3页
关联模式挖掘研究是数据挖掘研究领域的重要分支之一,旨在发现模式之间存在的关联或相关关系。然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法存在着一些不足:一是会产生过多的模式(包括频繁项集和规则);二是挖掘出来的规则有些是用户不... 关联模式挖掘研究是数据挖掘研究领域的重要分支之一,旨在发现模式之间存在的关联或相关关系。然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法存在着一些不足:一是会产生过多的模式(包括频繁项集和规则);二是挖掘出来的规则有些是用户不感兴趣的、无用的,甚至是错误的。所以在挖掘过程中能有效地对无用模式进行剪枝是必要的。利用相关关系对模式进行评价是一种有效的剪枝方法。实验结果分析表明,在传统挖掘方法的基础上引入相关关系度量可以有效地对非相关模式进行剪枝,从而减小频繁项集和规则的规模。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 相关关系 兴趣度
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基于改进关联聚类算法的网络异常数据挖掘 被引量：15
15
作者 周燕 肖莉 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第1期108-115,共8页
为解决传统关联聚类算法挖掘网络异常数据时间复杂度高、精确度不理想等问题,提出Spark-MML聚类算法。为Apriori关联规则算法设计并行化频繁项集挖掘环境,使用兴趣度约束与支持度自适应策略挖掘网络数据特征量强关联规则;利用可变网格... 为解决传统关联聚类算法挖掘网络异常数据时间复杂度高、精确度不理想等问题,提出Spark-MML聚类算法。为Apriori关联规则算法设计并行化频繁项集挖掘环境,使用兴趣度约束与支持度自适应策略挖掘网络数据特征量强关联规则;利用可变网格的局部离群点检测算法剔除K-means聚类离群点,基于最大最小距离确定聚类中心及数值K,将网络数据分为异常和非异常。测试结果表明,该方法避免聚类中心选取陷入局部最优,降低了异常数据挖掘的时间复杂度,有效节约算法运行空间,是一种可靠的网络异常数据挖掘方法。 展开更多
关键词 关联规则 兴趣度 离群点 聚类 频繁项集 特征提取 异常数据
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基于相关性度量的关联规则挖掘 被引量：15
16
作者 吕杰林 陈是维 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 2012年第3期284-288,共5页
传统的关联规则挖掘方法容易生成一些无用规则,甚至生成误导规则,也不能区分正负关联规则.通过相关性度量,建立了基于相关性度量的兴趣度模型,并利用兴趣度模型改进了关联规则算法,最后,通过实例验证了此算法不仅能够避免生成无用规则... 传统的关联规则挖掘方法容易生成一些无用规则,甚至生成误导规则,也不能区分正负关联规则.通过相关性度量,建立了基于相关性度量的兴趣度模型,并利用兴趣度模型改进了关联规则算法,最后,通过实例验证了此算法不仅能够避免生成无用规则和误导规则,还能生成一些感兴趣的负关联规则. 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 相关性度量 兴趣度
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一种改进的负关联规则挖掘算法 被引量：8
17
作者 卢景丽 徐章艳 +1 位作者 刘美玲 区玉明 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2004年第2期41-46,共6页
负关联规则A→ B(或者 A→B, A→ B)描述的是项目之间的互斥关系,其与传统的关联规则有着同样重要的作用.然而,负关联规则和传统正关联规则的挖掘有很大不同,因为负关联规则隐藏在数量巨大的非频繁项集中.因此提出一种新的挖掘horn子句... 负关联规则A→ B(或者 A→B, A→ B)描述的是项目之间的互斥关系,其与传统的关联规则有着同样重要的作用.然而,负关联规则和传统正关联规则的挖掘有很大不同,因为负关联规则隐藏在数量巨大的非频繁项集中.因此提出一种新的挖掘horn子句类型负关联规则的算法,并且实验证明是行之有效的. 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 负关联规则 兴趣度 负项集
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基于用户浏览行为的个性化推荐研究综述 被引量：14
18
作者 刘华真 王巍 +2 位作者 谷壬倩 张屹晗 郝亚奇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第8期2268-2277,共10页
研究如何充分利用海量用户浏览行为数据,构建更加精确的推荐算法和模型,以提高推荐系统性能,是目前个性化推荐领域研究的热点。针对这些问题,首先对用户的浏览行为进行了简要概括表述,给出了基于浏览行为推荐系统的总体框架,回顾总结了... 研究如何充分利用海量用户浏览行为数据,构建更加精确的推荐算法和模型,以提高推荐系统性能,是目前个性化推荐领域研究的热点。针对这些问题,首先对用户的浏览行为进行了简要概括表述,给出了基于浏览行为推荐系统的总体框架,回顾总结了基于用户浏览行为的推荐系统的发展历程。对其关键技术和单一浏览行为量化方法与混合浏览行为量化方法进行总结、对比和分析。最后讨论了结合多源异构数据的浏览行为推荐的最新成果,总结了该领域未来研究难点和发展趋势。 展开更多
关键词 个性化推荐 协同过滤 神经网络 兴趣度 多源异构数据
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基于统计相关性的兴趣关联规则的挖掘 被引量：3
19
作者 张新霞 王耀青 《计算机工程与科学》 CSCD 2003年第3期60-62,共3页
本文首先对关联规则的支持—置信框架存在的不足进行了分析,然后引入了规则的兴趣度概念,利用兴趣度来约束冗余关联规则的产生,以提高挖掘知识的有用性,并给出了算法描述。
关键词 数据挖掘 兴趣度 关联规则 统计相关性 数据库
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基于学习兴趣的个性化推荐算法研究 被引量：14
20
作者 郭清菊 周让明 马俊涛 《软件》 2013年第9期51-53,80,共4页
根据高职学校目前选修课的现状,在学生进行选修课选择时,提出一种基于隐式和显式兴趣相结合的学生兴趣个性化推荐算法模型,结合相关推荐技术进行个性化推荐,从而将盲目的选课变得有指导性、有针对性,大大提高了学习效果以及选修课开设... 根据高职学校目前选修课的现状,在学生进行选修课选择时,提出一种基于隐式和显式兴趣相结合的学生兴趣个性化推荐算法模型,结合相关推荐技术进行个性化推荐,从而将盲目的选课变得有指导性、有针对性,大大提高了学习效果以及选修课开设的意义,对今后教学改革有一定的指导意义。 展开更多
关键词 个性化推荐 兴趣度 协同过滤 关联规则
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