基于流數(shù)據(jù)挖掘的個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、本文重點(diǎn)討論如何在流數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)為用戶提供高質(zhì)量推薦服務(wù)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)。通過(guò)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(gè)性化推薦系統(tǒng)可以更及時(shí)地把握用戶訪問(wèn)行為的變化，為用戶更好更快地提供推薦信息。 通過(guò)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(guò)程中存在著模式數(shù)量較多的問(wèn)題，針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，本文提出了使用無(wú)損信息壓縮的頻繁模式，閉合頻繁模式進(jìn)行挖掘。文中我們對(duì)流數(shù)據(jù)上閉合頻繁模式挖掘算法 Moment

2、算法進(jìn)行了研究，針對(duì)其中存在掃描次數(shù)過(guò)多等問(wèn)題，對(duì)算法存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) CET 的提出了改進(jìn)的更新方法和 Moment 算法的批處理和增量操作方法，改進(jìn)的 Moment 算法能夠以較好的時(shí)空效率對(duì)流數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，獲得閉合頻繁模式。 本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于流數(shù)據(jù)挖掘的個(gè)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(gè)部分。連接管理子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)過(guò)濾、用戶識(shí)別、會(huì)話識(shí)別和流數(shù)據(jù)構(gòu)造的功能。流挖掘子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)