林佳雄
- 作品数：3 被引量：20H指数：2
- 供职机构：暨南大学信息科学技术学院计算机科学系更多>>
- 发文基金：软件工程国家重点实验室开放基金广东省科技计划工业攻关项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 关联规则挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究
- 互联网的普及和电子商务的迅速发展造成了信息的过载,用户在海量的产品信息中难以查找到所需要的产品。因此,如何在海量的产品信息中快速有效地查找到所需的商品成为当前电子商务发展的突出问题,电子商务推荐系统便应运而生。但是当前的...
- 林佳雄
- 关键词：个性化推荐关联规则
- 基于数组向量的Apriori算法改进被引量：15
- 2011年
- 在分析Apriori算法的基础上,提出一种改进Apriori的算法,其主要思想是基于数组向量的数据布局,即根据每个事务不同的项目长度,分别存储在相应列长度的二维数组中,同时合并项目完全相同的事务,并记录事务的数目。新的算法改进了连接比较的次数、减少不必要事务的扫描和提高了算法对内存空间的利用效率。应用示例表明,该算法时间复杂度降低;实验结果显示算法是有效可行的。
- 林佳雄黄战
- 关键词：关联规则频繁项集APRIORI算法
- 一个基于演化关联规则挖掘的个性化推荐模型被引量：5
- 2012年
- 关联分析是一种非常有效的数据挖掘方法,它能帮助人们发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系,在电子商务等应用领域取得了广泛的应用.但实际运用中,它仍存在着关联规则挖掘困难以及得到的静态结果不易及时反映情况变化等问题.为此,人们提出演化关联规则的概念,本文设计了一个基于演化规则集的推荐模型.实际测试表明:它可挖掘出有用的关联规则并及时反映情况的变化,为客户提供更到位的个性化推荐服务,具有简单和计算效率高等特点.
- 龙舜蔡跳林佳雄
- 关键词：数据挖掘个性化推荐
