基于数据挖掘的自动化推荐系统改进ART算法探究

• 作者: 彭文惠
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 自动化推荐系统 ART算法 通信领域
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 电子工程
• 页码范围: 44-46
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.13|TP391.3
• 字数: 3372字
• 语种: 中文

摘要

随着网络的深度普及,人们对于互联网的使用越来越频繁,随之而来的是庞大且分散的各式各样的数据.面对海量的数据,用户在查询时往往难以高效地获取到对自己有价值的信息.为了向用户提供更精准的信息,提高用户获取有效信息的效率,自动化推荐系统适时而生.不管是通信领域还是其他领域,繁杂的数据都需要一种优异的处理算法或者机制来进行处理,本文通过把自适应共振理论(ART)和数据挖掘技术两者结合,形成一个自动化在线推荐系统,并对用于用户聚类的ART算法进行改进,提升了通信领域中推荐系统推荐的合理性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭文惠		9	28	2.0	5.0