基于关联规则的渔业信息推荐系统设计与实现

• 作者: 刘树 徐硕 杜卫利 王宇 王立华 肖慧 黄其泉
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 渔业 信息系统 数据挖掘 推荐 关联规则 个性化服务
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 页码范围: 124-130
• 分类号: TP311
• 字数: 5348字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2013.07.016

摘要

为了快速便捷的获取渔业科学数据信息,基于Web日志挖掘技术对渔业科学数据共享平台用户频繁访问模式进行分析,用于发现用户访问规则,进行信息推荐服务.对分析挖掘中涉及的算法进行了分析与改进,提出了IASR(IP agent session referrer)用户识别算法和关联规则Apriori算法的改进算法,试验研究表明,IASR算法将用户识别准确性提高了13%,速度是通用算法的2倍.当事务数目大于500时,改进算法的执行效率远远优于Apriori算法,速度提高6倍以上.在此基础上,讨论了系统的关键设计与实现方法,开发了渔业信息推荐系统.系统采用JAVA、AJAX开发,数据库SQL Server 2005,操作系统为Windows XP.应用结果表明,系统可使用户方便快捷地获取自己感兴趣的渔业数据信息,从而提高信息服务的质量.