模糊关联规则挖掘和推理系统
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Recommendation System Based on Fuzzy Association Rules Mining and Inference
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    为了准确对用户的消费提供个性化建议,智能推荐系统应运而生。对智能推荐系统体系结构及实现方法进行了有益的探索,将模糊聚类、模糊关联规则挖掘与模糊推理相结合,设计并实现了一个原型智能推荐系统。该系统在经过实际数据运行后,经过模糊聚类、模糊关联规则挖掘和规则筛选,并经过模糊推理,系统可以给出一些符合实际背景的结论。

    Abstract:

    In order to provide personalized suggestions for consumers in a more accurate way, Intelligent Recommendation System (IRS) has emerged. This study made a meaningful exploration on its structure and its implementation. By combining the fuzzy clustering, fuzzy association rules mining and fuzzy reasoning, this study designed and implemented an original IRS. It could give more matching suggestions based on the authentic data and the operation of fuzzy clustering, fuzzy associations rules mining, rules filtering, and fuzzy reasoning.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

方睿,黄方胜.模糊关联规则挖掘和推理系统.计算机系统应用,2011,20(5):9-13

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  • 收稿日期:2010-09-08
  • 最后修改日期:2010-11-15
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