基于关联规则相关性分析的Web个性化推荐研究

• 作者: 易芝 汪林林 王练
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则挖掘 关联规则相关性分析 Web个性化推荐 支持度
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 234-237
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3359字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-825X.2007.02.026

摘要

通过分析关联规则在Web个性化推荐中存在的问题,对Web个性化推荐的关联规则相关性分析算法进行改进,并进行了详细的论证和仿真实验.实验结果表明改进的算法能实现更低支持度的推荐,能提高推荐的准确率和速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪林林	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	87	961	18.0	26.0
2	王练	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	26	96	5.0	8.0
3	易芝	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	6	42	4.0	6.0