基于FP-tree算法的推荐系统设计与实现

当前是信息爆炸的时代,推荐系统已成为解决当前网络信息超载的有效工具。文章针对网上书店的电子商务网站的销售特点,详细地设计了推荐系统,并利用挖掘技术中的FP-tree关联规则算法实现数据挖掘运算,很好的实现了在线推荐的系统功能。

FP—tree关联规则算法在推荐系统中的应用

近几年，由于电子商务迅猛发展，推荐系统逐渐成为了最热门的竞争手段。目前，推荐系统主要包括三个方面的推荐：热卖产品推荐、新产品上市推荐和相关产品推荐等。文章关注相关产品推荐，也就利用数据挖掘技术在大量的历史销售记录数据中进行挖掘，找出隐藏在不同的商品之间的相关信息，用动态网页的形式向用户推荐。文章采用FP—tree关联规则算法实现对客户信息的数据挖掘，并将其应用在推荐系统中。

基于时序向量聚类的周期关联规则发现算法

针对目前周期关联规则难以划分时间区域和基础算法效率低等问题,提出一种基于周期关联规则的发现算法(CARDSATSV)。采用由项目支持度组成的时序向量作为时域数据特征点进行聚类,用DB Index准则控制聚类个数以达到最佳的聚类效果。给出CFP-tree算法来发现周期关联规则,利用基于条件FP-tree的周期性剪裁技术提高算法效率。实验表明,和目前周期关联规则发现算法相比,CARDSATSV可以发现更多有用的周期关联规则,时空效率有一定的提高。

一种基于映射方法的改进频繁模式增长算法

文章介绍了知识发现中关联规则挖掘算法的基本思想及其性能,分析了FP-tree算法在关联规则挖掘中存在耗费巨大空间存贮的问题,提出了一种运用投影技术改进的频繁模式增长算法,该算法改善FP-tree构造,实验结果表明,运用投影技术改进的频繁模式增长算法可以提高关联规则挖掘效果。

关联规则挖掘在农业产值分析中的应用

简述了数据挖掘技术及其在农业中的应用。针对农业普查数据,分析了数据挖掘系统结构,并详细描述了农业数据的预处理。利用关联规则FP-Tree算法从农业产值的大量相关历史数据中挖掘农作物数据的各种属性与其农业产值之间的关联关系,为农民及时有效的对农业生产做出规划和调整提供科学依据。

数据挖掘技术在选课系统中的应用研究

根据高校选课管理的情况,将数据挖掘技术运用于高校选课系统,对其间所积累的教学信息进行分析与挖掘,为高校选修课程的开设及学生进行课程的选择提供参考信息,为教学管理提供决策信息.