一种面向图书馆新书推荐服务的广义关联规则挖掘算法

佘俊胜; 黄战

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一种面向图书馆新书推荐服务的广义关联规则挖掘算法

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基于MMS_Cumulate和GP-Apriori算法,提出一种针对图书馆新书推荐服务特点的广义关联规则挖掘算法MAR_LCR.不仅能挖掘出形如"读者-图书"的广义关联规则,而且还允许用户为不同的项设置不同的最小支持度.通过对候选集的产生过程进行改进,可大大压缩搜索空间.实验结果表明,MAR_LCR算法是有效的.最后,提出新书推荐模型.

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来源
《现代图书情报技术》 |2006年第10期|16-20|共5页
作者
佘俊胜; 黄战;
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作者单位

暨南大学计算机科学系;

广州;

510632;

暨南大学计算机科学系;

广州;

510632;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图书馆学、图书馆事业;
关键词
广义关联规则; 多最小支持度; 新书推荐; 图书馆;

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