基于不完全信息查询发现推荐规则的一种方法

• 作者: 庄燕滨 王树锋 钟侠
• 来源期刊: 常州工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐规则 不完全信息 查询 规则发现
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 34-36,84
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.132
• 字数: 2514字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0436.2012.02.009

摘要

在CBR推荐系统中，基于受限的信息（不完全信息）进行检索，得到可接受的产品是一个重要的、具有挑战性的问题。文章提出了一种发现推荐规则的方法：最优规则推荐算法用来检索事例库。该方法应用于不完全查询中，在发现的规则数量上与NN方法发现的规则基本相同，但这些规则有较高的事例覆盖率。跟决策树方法相比，该方法发现的规则数量少，更容易解释，而且有较高的事例覆盖率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄燕滨	常州工学院计算信息工程学院	53	430	11.0	19.0
2	王树锋	常州工学院计算信息工程学院	17	99	6.0	9.0
3	钟侠		7	8	2.0	2.0