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摘要:
随着Web和Internet的迅猛发展,人们对资讯需求的深化,用户需求的细分将成为未来发展的趋势,同一类别用户的行为(即社会性行为)存在着特定的关系和规则的.本文以一个音乐共享平台来分析用户在线收听歌曲的社会性网络行为,对模型MusicMiner实现细节进行了描述,从数据挖掘的角度出发,应用关联规则的AprioriTid算法对大量的网络行为数据进行挖掘,得到了一些有用的关联规则.
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文献信息
篇名 基于关联规则的社会性网络行为研究
来源期刊 福建电脑 学科 工学
关键词 数据挖掘 社会性网络行为 关联规则
年,卷(期) 2007,(12) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 13-15
页数 3页 分类号 TP3
字数 4301字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-2782.2007.12.008
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 俞燕燕 6 53 2.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
社会性网络行为
关联规则
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
福建电脑
月刊
1673-2782
35-1115/TP
大16开
福州市华林邮局29号信箱
1985
chi
出版文献量(篇)
21147
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86
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44699
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