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题名基于Apriori改进算法的旅游个性化推荐
被引量：5
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作者
徐宏
陈焰
支艳利
张金鹏
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
云南财经大学信息管理中心
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出处
《微型电脑应用》
2018年第1期74-79,共6页
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文摘
针对推荐系统在旅游领域面临的旅游数据稀疏、复杂,用户难以准确表述自己需求,以及用户偏好信息难以获取等特殊问题,对传统旅游个性化推荐系统进行分析。并针对这些问题,分析当前Apriori算法,提出了一种结合矩阵聚类的Apriori算法(Matrix Cluster Apriori,简称MC-Apriori)。基于MC-Apriori算法提出了面向旅游用户个性化搜索的关键词推荐模型。通过对用户搜索和阅览的历史关键词频繁集挖掘,向用户推荐满足其当前搜索兴趣倾向的旅游信息。对收集的康辉旅行社的语料数据进行测试,并将MC-Apriori算法分别与原Apriori算法、传统的推荐方法比较,证明了MC-Apriori算法在保证推荐结果准确、多样和个性的前提下,还解决了旅游个性化推荐面临的特殊问题,提高了效率。
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关键词
旅游推荐
mc-apriori
TextRank
关键词
搜索
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Keywords
Travel recommendation
mc-apriori
Textrank
Key words
Search
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于改进Apriori算法的气象数据质量控制研究
被引量：2
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作者
韩格格
黄艳红
姜娜娜
徐晓庆
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机构
宁夏气象信息中心
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出处
《电子测试》
2021年第5期63-64,8,共3页
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文摘
针对传统气象数据质量控制算法存在的不足,首先提出将Apriori关联规则挖掘算法用于气象数据中,通过Apriori算法挖掘出关联规则;其次分析了Apriori算法存在的不足,提出了一种改进的MC_Apriori算法,通过真实数据仿真表明,新算法在时间性能上更加优越;最后,在原数据的基础上植入部分错误数据,通过与规则库中的关联规则进行规则匹配,找出错误数据率达到93.3%。
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关键词
apriori算法
mc_apriori算法
关联规则
规则匹配
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Keywords
apriori algorithm
mc_apriori algorithm
association rules
rule matching
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分类号
P413
[天文地球—大气科学及气象学]
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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