基于确信因子的有效关联规则挖掘

通过对现有的关联规则算法分析与研究发现,生成的关联规则具有相大的冗余性,且可能是无趣的,甚至是虚假的,为此人们主要提出了兴趣度作为有效规则评判标准。该文在先前研究的基础上,以确信因子为基础,提出确信度来使规则的有效性判断更加客观、合理。同时在算法中引入规则取舍,提高了挖掘有效规则的效率。     

个性化服务中网页推荐模型的研究

提出了一种新颖的个性化网页推荐模型。它融合了信息检索、信息过滤和数据挖掘中的相关技术。运用两种不同的特征向量来表示用户兴趣,并且通过聚类生成群体兴趣扩展了个体兴趣。同时阐述了用户兴趣文件建立、维护和个性化网页推荐。实验证明了推荐模型的准确性和有效性。