【摘 要】
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关联规则挖掘是解决电子商务推荐问题的重要方法之一。针对传统关联规则挖掘算法在解决移动电子商务环境个性化推荐问题时反复扫描数据库,频繁项挖掘效率低,关联规则挖掘准确
【机 构】
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大连理工大学系统工程研究所,福岛大学理工学部共生系统工程系,佛罗里达州立大西洋大学信息技术及运作管理系
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目（NO.70890080,NO.70890083）资助
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关联规则挖掘是解决电子商务推荐问题的重要方法之一。针对传统关联规则挖掘算法在解决移动电子商务环境个性化推荐问题时反复扫描数据库,频繁项挖掘效率低,关联规则挖掘准确率低以及规则大量冗余等不足,提出一个基于事务矩阵和用户兴趣度的关联规则挖掘算法（Matrix-and-Interestingness-based Association RulesMining,MIbARM）。该算法仅需扫描一次数据库,并在挖掘过程中不断缩小算法搜索空间以避免生成冗余候选项,同时避免了冗余规则挖掘,从而提高了挖掘效率。最后,在四组
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