分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,提出了“壹支持数下k关联规则”的思想,根据这一思想设计、实现了一种应用于个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法——PARM(Pageview Association Rule Mining)及频繁项集的Freq-Set-Tre...分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,提出了“壹支持数下k关联规则”的思想,根据这一思想设计、实现了一种应用于个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法——PARM(Pageview Association Rule Mining)及频繁项集的Freq-Set-Tree存储结构,在产生频繁项的同时挖掘关联规则,因而能提高效率。实验证明在个性化推荐系统中PARM算法的效率明显高于FP-Growth算法。展开更多
文摘分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,提出了“壹支持数下k关联规则”的思想,根据这一思想设计、实现了一种应用于个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法——PARM(Pageview Association Rule Mining)及频繁项集的Freq-Set-Tree存储结构,在产生频繁项的同时挖掘关联规则,因而能提高效率。实验证明在个性化推荐系统中PARM算法的效率明显高于FP-Growth算法。
