模糊关联规则挖掘和推理系统
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Recommendation System Based on Fuzzy Association Rules Mining and Inference
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 增强出版
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    为了准确对用户的消费提供个性化建议,智能推荐系统应运而生。对智能推荐系统体系结构及实现方法进行了有益的探索,将模糊聚类、模糊关联规则挖掘与模糊推理相结合,设计并实现了一个原型智能推荐系统。该系统在经过实际数据运行后,经过模糊聚类、模糊关联规则挖掘和规则筛选,并经过模糊推理,系统可以给出一些符合实际背景的结论。

    Abstract:

    In order to provide personalized suggestions for consumers in a more accurate way, Intelligent Recommendation System (IRS) has emerged. This study made a meaningful exploration on its structure and its implementation. By combining the fuzzy clustering, fuzzy association rules mining and fuzzy reasoning, this study designed and implemented an original IRS. It could give more matching suggestions based on the authentic data and the operation of fuzzy clustering, fuzzy associations rules mining, rules filtering, and fuzzy reasoning.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

方睿,黄方胜.模糊关联规则挖掘和推理系统.计算机系统应用,2011,20(5):9-13

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2010-09-08
  • 最后修改日期:2010-11-15
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号