电子商务系统的数据挖掘与智能推荐预测的研究

• 作者: 刘丽霞 庄奕琪
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类 Servlet Socket JDBC 推荐 预测
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与实现
• 页码范围: 92-95
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 4624字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2008.02.029

摘要

本文对数据挖掘的概念做了简要的描述,并对决策树、关联规则和聚类三种数据挖掘算法做了分析比较,认为决策树算法虽然对于每一个项有更详细的模式且支持连续的输入,但不能扩展为大的目录;关联规则算法虽然快速、可伸缩,但是对算法的参数非常敏感;聚类算法虽然按相似性对数据进行分组,但是要设置复杂的参数和变量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄奕琪	西安电子科技大学微电子学院	183	1168	15.0	22.0
2	刘丽霞	西安电子科技大学微电子学院	14	88	6.0	9.0