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《吉林大学》 2007年
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两种个性化推荐算法的研究及应用

陈媛  
【摘要】: 随着互联网的普及和电子商务的迅猛发展,个性化推荐系统逐渐成为电子商务领域的一项重要研究内容。本文在详细介绍了个性化推荐系统的工作流程和推荐技术的基础上,分别研究和实现了两种个性化推荐算法——基于两阶段计数的关联规则推荐算法和结合似然关系模型的协同过滤推荐算法,并对它们的性能进行了分析测试。第一种算法使用基于两阶段计数的用户关联挖掘框架,并应用基于垂直数据分布的关联规则发现算法来进行关联规则的挖掘,比传统的关联规则推荐算法具有较好的时空性能;第二种算法改进了传统的协同过滤推荐并与似然关系模型结合起来,比传统的协同过滤推荐算法的推荐效率和质量都有所提高。最后本文将这两种算法应用到NERMS系统中,为用户进行资源的个性化推荐,取得了良好的效果。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP301.6

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 张秋凤;加权关联规则挖掘算法研究及应用[D];天津师范大学;2011年
2 万朔;基于社会化标签的协同过滤推荐策略研究[D];电子科技大学;2010年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 刘亚波,刘大有,古方明,齐红;基于两阶段计数的用户关联挖掘[J];复旦学报(自然科学版);2004年05期
2 欧阳为民,蔡庆生;基于垂直数据分布的关联规则高效发现算法[J];软件学报;1999年07期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 秦如新;田英杰;陈静;邓乃扬;张海斌;;双聚类的关联规则挖掘方法[J];北京工业大学学报;2009年04期
2 王文清,乔雪峰;带有时态约束的多层次关联规则的挖掘[J];北京理工大学学报;2003年01期
3 易芝;汪林林;王练;;基于关联规则相关性分析的Web个性化推荐研究[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2007年02期
4 鲍玉斌,王大玲,于戈;关联规则和聚类分析在个性化推荐中的应用[J];东北大学学报;2003年12期
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6 慕红宇,熊金明;基于数据仓库的数据挖掘技术[J];华东地质学院学报;2002年04期
7 邹丽霞;;应用个性化推荐的Web日志关联规则挖掘算法研究[J];河南科学;2010年09期
8 王多强,周建红,李庆华;快速关联规则挖掘算法DPD[J];华中科技大学学报(自然科学版);2002年12期
9 陈富赞;李敏强;;基于邻接网络的频繁项目集发现算法[J];管理科学学报;2006年03期
10 梁伟;张慧颖;;电子商务推荐系统中推荐模型的研究[J];计算机工程与应用;2006年36期
中国重要会议论文全文数据库 前4条
1 谭小球;姚敏;顾沈明;;基于最大频繁序列模式树的个性化页面推荐[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)[C];2006年
2 林明霞;罗键;;数据挖掘关联规则的改进算法-SDA算法[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2004年
3 庞博;王大玲;于戈;;基于筛选关联规则的Web推荐技术的研究与实现[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2004年
4 韩涛;张春海;;关系数据库中关联规则的高效挖掘算法[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 叶红云;面向金融营销问题的个性化推荐方法研究[D];合肥工业大学;2011年
2 马春山;移动增值业务的个性化推荐研究[D];北京邮电大学;2011年
3 刘慧君;用户浏览模式挖掘方法与应用研究[D];重庆大学;2010年
4 何月顺;关联规则挖掘技术的研究及应用[D];南京航空航天大学;2010年
5 刘昕;区域水安全评价模型及应用研究[D];西北农林科技大学;2011年
6 许兆新;基于元知识的数据挖掘系统研究[D];哈尔滨工程大学;2003年
7 周娜;基于Web的制造业电子商务平台关键技术的研究与应用[D];南京航空航天大学;2005年
8 刘亚波;关联规则挖掘方法的研究及应用[D];吉林大学;2005年
9 齐红;基于形式概念分析的知识发现方法研究[D];吉林大学;2005年
10 黄丽娟;图书电子商务供应链的网络营销研究[D];南昌大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 许翀寰;面向用户兴趣漂移的Web数据流挖掘算法研究[D];浙江工商大学;2011年
2 王朝阳;基于数据挖掘的自适应Web站点的设计与实现[D];西安电子科技大学;2009年
3 李刚;基于知识点及关联的个性化教学系统研究[D];西北大学;2011年
4 段书勇;基于客户价值细分的推荐方式研究[D];吉林大学;2011年
5 贾书军;基于Agent的远程教学系统的研究与设计[D];兰州大学;2011年
6 肖岳;移动数据的智能分析与隐私保护[D];广东工业大学;2011年
7 沈浅;电子商务推荐系统中协调过滤算法的分析与研究[D];南京理工大学;2011年
8 郭东东;政府网站日志挖掘的研究与实践[D];郑州大学;2011年
9 李亚;元搜索引擎的个性化技术研究[D];燕山大学;2011年
10 张涛;支持个性化的海运货代服务系统的设计与实现[D];哈尔滨工业大学;2011年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 侯新丽;孟晓伟;于松;;基于矩阵的加权关联规则挖掘算法[J];电脑开发与应用;2010年06期
2 雷力;;矩阵加权关联规则挖掘算法研究[J];福建电脑;2006年10期
3 韩家炜,孟小峰,王静,李盛恩;Web挖掘研究[J];计算机研究与发展;2001年04期
4 欧阳继红,王仲佳,刘大有;具有动态加权特性的关联规则算法[J];吉林大学学报(理学版);2005年03期
5 张智军,方颖,许云涛;基于Apriori算法的水平加权关联规则挖掘[J];计算机工程与应用;2003年14期
6 王小虎;关联规则挖掘综述[J];计算机工程与应用;2003年33期
7 王艳;姜保庆;宋晶晶;;一种新的加权关联规则模型[J];计算机工程与应用;2006年05期
8 陆丽娜,杨怡玲,管旭东,魏恒义;Web日志挖掘中的数据预处理的研究[J];计算机工程;2000年04期
9 张文献,陆建江;加权布尔型关联规则的研究[J];计算机工程;2003年09期
10 徐章艳,张师超,区玉明,卢景丽,刘美玲;挖掘关联规则中的一种优化的Apriori算法[J];计算机工程;2003年19期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 孙小华;协同过滤系统的稀疏性与冷启动问题研究[D];浙江大学;2005年
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7 翟罡;Web数据挖掘中加权关联规则算法的研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 文拯;关联规则算法的研究[D];中南大学;2009年
9 刘玉锋;数据挖掘中关联规则算法的研究与应用[D];长春理工大学;2010年
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4 林丽冰;师瑞峰;周一民;李月雷;;基于双聚类的协同过滤推荐算法[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集(一)[C];2008年
5 谭小球;姚敏;顾沈明;;基于最大频繁序列模式树的个性化页面推荐[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)[C];2006年
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8 庞秀丽;冯玉强;姜维;;电子商务个性化文档推荐技术研究[A];第十届中国管理科学学术年会论文集[C];2008年
9 罗喜军;王韬丞;杜小勇;刘红岩;何军;;基于类别的推荐——一种解决协同推荐中冷启动问题的方法[A];第二十四届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2007年
10 罗治平;;高校图书馆知识服务的个性化研究[A];全国高校社科信息资料研究会第12次理论研讨会论文集[C];2008年
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2 安吉;卓越亚马逊2007年为用户省钱数亿[N];科技日报;2008年
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