公开(公告)号：CN103700005B

公开(公告)日：2016-08-31

申请号：CN201310688735.3

申请日：2013-12-17

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 马廷淮 ,  周金娟 ,  朱节中 ,  曹杰

IPC: G06Q30/02

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应多最小支持度的关联规则推荐方法，首先根据商品分类建立商品分类层次树，并根据分类层次树对具体商品进行归类；接下来分别为每个具体商品和具体商品层上一层的类别进行最小支持度阈值设置，阈值设置涉及时间因素、具体商品价格因素以及具体商品品牌因素的影响，在支持度阈值设定基础上，再利用多最小支持度关联规则扩展算法挖掘频繁项集和产生规则；最后采用Top?N推荐方法为每位用户生成推荐。本发明在为用户做个性化推荐时，考虑了多种因素对具体商品和类别的多最小支持度阈值设定的影响，能较好的体现不同物品的特征，同时缓解了推荐系统中数据稀疏性问题和冷启动问题，能更加准确的为用户进行个性化推荐。

公开(公告)号：CN103700005A

公开(公告)日：2014-04-02

申请号：CN201310688735.3

申请日：2013-12-17

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 马廷淮 ,  周金娟 ,  朱节中 ,  曹杰

IPC: G06Q30/02

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应多最小支持度的关联规则推荐方法，首先根据商品分类建立商品分类层次树，并根据分类层次树对具体商品进行归类；接下来分别为每个具体商品和具体商品层上一层的类别进行最小支持度阈值设置，阈值设置涉及时间因素、具体商品价格因素以及具体商品品牌因素的影响，在支持度阈值设定基础上，再利用多最小支持度关联规则扩展算法挖掘频繁项集和产生规则；最后采用Top-N推荐方法为每位用户生成推荐。本发明在为用户做个性化推荐时，考虑了多种因素对具体商品和类别的多最小支持度阈值设定的影响，能较好的体现不同物品的特征，同时缓解了推荐系统中数据稀疏性问题和冷启动问题，能更加准确的为用户进行个性化推荐。