基于流數(shù)據(jù)挖掘的個性化推薦系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文重點討論如何在流數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上設(shè)計和實現(xiàn)為用戶提供高質(zhì)量推薦服務(wù)的個性化推薦系統(tǒng)。通過使用流數(shù)據(jù)上頻繁模式挖掘方法處理 Web 流數(shù)據(jù)，個性化推薦系統(tǒng)可以更及時地把握用戶訪問行為的變化，為用戶更好更快地提供推薦信息。 通過研究流數(shù)據(jù)上的頻繁模式挖掘，我們發(fā)現(xiàn)在挖掘過程中存在著模式數(shù)量較多的問題，針對這個問題，本文提出了使用無損信息壓縮的頻繁模式，閉合頻繁模式進行挖掘。文中我們對流數(shù)據(jù)上閉合頻繁模式挖掘算法 Moment

2、算法進行了研究，針對其中存在掃描次數(shù)過多等問題，對算法存儲結(jié)構(gòu) CET 的提出了改進的更新方法和 Moment 算法的批處理和增量操作方法，改進的 Moment 算法能夠以較好的時空效率對流數(shù)據(jù)進行挖掘，獲得閉合頻繁模式。 本文設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于流數(shù)據(jù)挖掘的個性化推薦系統(tǒng) WPRSSD，該系統(tǒng)包括連接管理子系統(tǒng)、挖掘子系統(tǒng)和推薦子系統(tǒng)三個部分。連接管理子系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)過濾、用戶識別、會話識別和流數(shù)據(jù)構(gòu)造的功能。流挖掘子系統(tǒng)實現(xiàn)

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