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摘要:
推荐系统已被广泛应用于电子商务等多个领域.冷启动问题是推荐系统的一个难点.基于粒关联规则的冷启动推荐方法,运用粒来描述用户和产品,通过满足粒关联规则的4个指标,挖掘出用户和产品之间的关联规则,匹配合适的规则,最后根据这些规则向用户做出相应的推荐.在公开有效的数据集MovieLens上进行了实验,结果表明,用粒关联规则所挖掘出的规则可以有效地用于训练集和测试集上的推荐,并且具有较好的准确性.
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文献信息
篇名 基于粒关联规则的冷启动推荐方法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 粒计算 关联规则 推荐系统 冷启动问题 数据挖掘
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 2013'粗糙集
研究方向 页码范围 71-75
页数 5页 分类号 TP18
字数 5104字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 巫文佳 闽南师范大学粒计算及其应用重点实验室 10 30 3.0 5.0
2 何旭 闽南师范大学粒计算及其应用重点实验室 1 19 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
粒计算
关联规则
推荐系统
冷启动问题
数据挖掘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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