【摘 要】
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为了提高个性化推荐的质量,简化推荐规则生成过程中相关参数的设置,讨论了应用于个性化推荐中的关联规则的性质,定义了"推荐非空率"这一新的推荐测度以及"1-支持频繁项集"和"
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为了提高个性化推荐的质量,简化推荐规则生成过程中相关参数的设置,讨论了应用于个性化推荐中的关联规则的性质,定义了"推荐非空率"这一新的推荐测度以及"1-支持频繁项集"和"k最大关联规则"的概念,提出了"在1-支持频繁项集中生成k最大关联规则"的思想,设计了满足该思想且适合于不同滑动窗口深度下推荐的关联规则挖掘算法.理论分析及实验结果表明,该算法具有最大的推荐非空率、较高的推荐准确率和F-测度,并有效地简化了规则挖掘过程中阈值的
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