题名 基于概念格的高校图书馆群体用户兴趣画像研究
被引量：24
1
作者
徐海玲 张海涛 张枭慧 魏明珠
机构
吉林大学管理学院 吉林大学信息资源研究中心
出处
《情报科学》
CSSCI
北大核心
2019年第9期153-158,176,共7页
文摘
【目的/意义】本文基于概念格构建了高校图书馆群体用户兴趣画像,揭示不同群体用户的行为需求,挖掘潜在的行为规律,为高校图书馆不同群体用户的个性化服务提供参考。【方法/过程】以高校图书馆为服务主体,对服务对象进行细化和分类,利用Con Exp1.3工具构建不同群体用户类别的细分标签,并生成Hasse图,深入挖掘用户的行为属性和需求特征,通过概念格"Calculate Association Rule"对不同群体的用户行为进行关联规则挖掘,实现群体兴趣画像的精准刻画。【结果/结论】借鉴概念格的方法,能够更加清晰和全面的展示层级关系,识别群体用户的需求属性和行为特征,进而探索用户之间的关联,有助于提升高校图书馆的服务质量,提升服务效率。
关键词
高校图书馆 概念格 群体兴趣画像 关联规则
Keywords
university library concept lattice group interest profile association rule
分类号
G250.76
[文化科学—图书馆学]
G252
题名 Web数据挖掘在搜索引擎中的应用
被引量：4
2
作者
王太成
机构
四川邮电职业技术学院计算机科学与管理系
出处
《西南民族大学学报（自然科学版）》
CAS
2005年第3期440-443,共4页
文摘
WWW上信息增长越来越快,数据量非常庞大,传统搜索引擎虽能检索出一些有价值的信息,但仍存在许多弊端.把Web数据挖掘技术应用于搜索引擎中,在服务器端,建立精简的索引数据库,在客户端,挖掘用户的个性化行为,更加高效准确地荻取信息.
关键词
搜索引擎 WEB数据挖掘 索引数据库 兴趣关联规则
Keywords
search engine Web mining index database interest association rule
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 一种基于兴趣度的大型数据库关联规则挖掘方法
被引量：4
3
作者
陈晓云 胡运发
机构
复旦大学计算机与信息技术系
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2003年第4期494-499,共6页
基金
国家自然科学基金(No.69933010)
文摘
数据库关联规则挖掘是数据挖掘研究中一个重要研究课题,但该方法本身存在不足,对于大型数据库,可能产生数以千计的规则,使用户感到无所适从。本文提出对关联规则进行分类的思想,并给出了基于数据统计特性的带兴趣度的关联规则挖掘算法GRMiner和IRMiner,算法实现简单,分析表明该算法是有效的。
关键词
关联规则 兴趣度 数据挖掘 数据约束 大型数据库
Keywords
interest Measure, association rule , Data Mining
分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 基于多维关联规则兴趣度的问卷调查规则提取
被引量：3
4
作者
焦民政 曾广平 许佳男 贾斌 赵云梅
机构
中南民族大学计算机科学学院
出处
《软件》
2014年第9期61-65,共5页
基金
湖北省高等学校省级教学研究项目(NO.JYS11005) 中南民族大学创新创业基金项目
文摘
基于能同时处理多个属性间关联关系的多维关联规则算法,对大学生社交网络行为习惯的调查问卷进行研究分析,发现依靠支持度和置信度的关联规则算法有时会产生误导性的结果。针对关联规则存在的这一问题,给出了带有负向的关联规则兴趣度的解决办法,并发现兴趣度规则中减少关联规则计算量的性质,可极大提高了多维关联规则兴趣度算法在规则提取中的效率。实验结果表明,负向的关联规则置信度强于正向的关联规则置信度,引入兴趣度的多维关联规则算法的准确度更高。
关键词
知识工程 多维关联规则 兴趣度 负关联规则
Keywords
Knowledge Engineer Multidimensional association rule interest DegreeNegative association rule
分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 基于模糊关联规则的微博用户潜在兴趣发现
被引量：2
5
作者
牛朝林 高茂庭
机构
上海海事大学信息工程学院
出处
《计算机系统应用》
2016年第1期31-38,共8页
基金
国家自然科学基金(61202022) 上海海事大学科研项目(201100051)
文摘
针对微博用户兴趣随时间变化的特征,提出一种基于模糊关联规则的潜在兴趣发现方法(PIDFAR),利用LDA主题模型表达微博主题分布,通过时间加权的方式计算出用户现在兴趣的主题分布,进行模糊关联规则挖掘,得出关联规则集合以表示和发现用户兴趣随时间发生变化的一般规律,最后根据关联规则集合中关联规则和用户现在兴趣的主题分布来计算相似度,取相似度较高的关联规则的后项的集合组成用户的潜在兴趣.实验表明,PIDFAR方法能够使得用户潜在兴趣的发现过程脱离用户的好友群体限制,相比基于协同过滤技术的潜在兴趣发现方法明显提高了发现微博用户潜在兴趣的准确率.
关键词
潜在兴趣 关联规则 主题模型 加权 微博
Keywords
potential interest association rule topic model weighting micro-blog
分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 基于用户兴趣模型的三维室内家居风格推荐方法研究
被引量：1
6
作者
卢香利
机构
郑州轻工业学院易斯顿美术学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第15期91-93,共3页
文摘
为了更好地辅助完成家居风格的推荐工作,提出一种基于用户兴趣模型的三维室内家居风格推荐方法。该方法包括三维模型数据采集、家居风格特征定义和风格关联挖掘。通过用户行为数据分析建立用户兴趣模型,结合关联规则挖掘算法中的Apriori算法对三维模型数据集进行关联分析,从而得到家居风格的推荐结果。实验结果表明,提出的方法可以有效完成三维室内家居风格分析,并且推荐结果得到了较好的用户满意度。
关键词
室内家居 风格推荐 用户兴趣模型 关联规则 APRIORI算法 用户满意度
Keywords
indoor home style recommendation user interest model association rule Apriori algorithm user satisfaction
分类号
TN911.1-34
[电子电信—通信与信息系统]
题名 基于本体构建的协同推荐研究
被引量：3
7
作者
陈祖琴 葛继科 郑宏
机构
重庆三峡学院经济与管理学院 西南大学计算机与信息科学学院
出处
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2008年第9期53-57,共5页
文摘
通过构建领域本体,利用用户兴趣与领域本体中概念的映射关系,构建用户兴趣本体,发掘用户兴趣模式。研究用户兴趣本体相似度的计算方法,并通过用户兴趣相似度进行垂直加权,通过时间新颖度进行水平加权,从而利用改进的加权关联规则挖掘算法对用户感兴趣的领域本体中的概念进行挖掘,实现面向内容的协同推荐。
关键词
领域本体 用户兴趣本体 协同推荐 关联规则
Keywords
Domain Ontology User interest Ontology Cooperative recommendation association rule
分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于相关性-兴趣度架构的关联规则挖掘的查询扩展
8
作者
黄名选
机构
广西教育学院数学与计算机科学系
出处
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2011年第15期110-113,共4页
基金
广西教育厅科研项目"基于加权负关联规则挖掘的文本信息检索技术研究"(项目编号:201010LX679) 广西教育学院2010年度院级重点课题"基于正负关联规则的信息检索技术研究"(项目编号:桂教院科研[2010]7号(重点)-3)的阶段性研究成果之一
文摘
针对情报检索系统中存在的词不匹配问题,提出一种基于相关性-兴趣度架构的关联规则挖掘的局部反馈查询扩展算法,并论述查询扩展基本思想、扩展算法模型以及扩展词权值的计算方法。该算法主要特点是采用支持度-置信度-相关性-兴趣度框架衡量关联规则,避免产生负相关的、虚假的和无兴趣的规则,提高来自于关联规则的扩展词的质量。实验结果表明,该算法能有效地改善和提高信息检索性能,有很高的实际应用价值和推广前景。
关键词
相关性 兴趣度 查询扩展 关联规则 情报检索 算法
Keywords
cmTelation interest measure query expansion association rule information retrieval algorithm
分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
