【摘 要】
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网站智能化推荐能够更好的为用户提供服务,传统的基于关联规则与聚类分析的推荐方法,由于每次采样数据的时间段的随机性,有可能会遗漏重要的用户兴趣点。本文采用了基于时间
【机 构】
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兰州职业技术学院电子信息工程系,兰州文理学院数字媒体学院,兰州交通大学电子与信息工程学院,
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网站智能化推荐能够更好的为用户提供服务,传统的基于关联规则与聚类分析的推荐方法,由于每次采样数据的时间段的随机性,有可能会遗漏重要的用户兴趣点。本文采用了基于时间粒度划分的动态关联规则挖掘法,有依据地划分数据采样时间段,能够为用户提供更为精确的网站智能化推荐服务。
Website intelligent recommendation can better serve users. The traditional recommendation method based on association rules and cluster analysis may omit important user points of interest due to the randomness of time period of each sample of data. In this paper, a dynamic association rule mining method based on time granularity partitioning is used, and the data sampling time zone is divided according to the basis to provide users with more accurate website intelligent recommendation service.
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