【摘 要】
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【目的】通过对数据库中项在重要程度上存在的差异性进行分析,解决传统关联规则挖掘算法挖掘大量冗余无价值规则的问题。【方法】在具有时态约束的序列上,结合频次有效长度方
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“基于大数据分析的数字图书馆个性化服务模式创新研究”(项目编号:16BTQ030)的研究成果之一
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【目的】通过对数据库中项在重要程度上存在的差异性进行分析,解决传统关联规则挖掘算法挖掘大量冗余无价值规则的问题。【方法】在具有时态约束的序列上,结合频次有效长度方法挖掘非加权关联规则,引入加权方法,利用滑动窗口技术在时序序列上挖掘稀有加权关联规则。【结果】根据频次有效长度的加权关联规则挖掘算法所挖掘出的加权时序关联规则能够较为准确地进行推荐,推荐预测的准确度由62%提升至69%。【局限】由于滑动窗口每次滑动一个单位长度,加之窗口中生成的规则数量较多,导致挖掘算法在进行规则挖掘时执行时间较长。【结论】本文方法所挖掘出的加权时序关联规则能使推荐精度得到提升,并为关联规则挖掘方法提供新的研究思路。
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