基于数据挖掘的自动化推荐系统算法

• 作者: 朱文忠
• 来源期刊: 四川理工学院学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: 自动化推荐系统 人工神经网络 自适应共振理论 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 机械、电子及计算机科学
• 页码范围: 55-59
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 3994字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1549.2012.02.015

摘要

结合人工神经网络中的自适应共振理论（ART）及数据挖掘（Data Mining）技术来建构一个可自动聚类族群特征且能挖掘出关联特质的自动化在线推荐系统。探讨如何有效地运用数据挖掘技术从大量的数据库中挖掘出完整知识,以推荐适当的信息给使用者,帮助他们在浩大的信息流中找到真正需要、有用的文件或信息。整合ART及数据挖掘技术,并针对推荐系统的特性提出一种改进的ART算法（MART算法）。实例验证了算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱文忠	四川理工学院计算机学院	22	52	3.0	6.0