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吴树荣

作品数：1 被引量：3H指数：1
供职机构：东莞理工学院计算机学院更多>>
发文基金：广东省高校优秀青年创新人才培养计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇大型网站
  • 1篇引擎
  • 1篇推荐系统
  • 1篇推荐引擎
  • 1篇网站
  • 1篇会话
  • 1篇关联规则
  • 1篇关联规则挖掘

机构

  • 1篇东莞理工学院

作者

  • 1篇肖倩
  • 1篇邹裕
  • 1篇吴树荣

传媒

  • 1篇计算机与现代...

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于增强关联规则挖掘的大型网站推荐系统被引量：3
2016年
针对大型网络中基于内容的推荐系统延迟较高、推荐满意度较低的问题,提出一种基于增强关联规则挖掘算法的高性能推荐系统。首先,通过消除会话中出现频率较低的内容将数据库最小化处理;然后,为每个会话引入相关的计数器,使用该计数器统计相应会话的重复次数,代替传统推荐系统对重复会话的直接聚类,该改进策略不仅提高了推荐的时间效率,而且增强了推荐引擎的扩展能力。基于真实数据的实验结果表明,本推荐系统具有较高的实时性与较高的推荐准确率。
邹裕肖倩吴树荣
关键词：关联规则推荐系统推荐引擎
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