公开(公告)号：CN110619004B

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN201910750750.3

申请日：2019-08-15

Applicant: 复旦大学

Inventor： 孙振远 ,  荆一楠 ,  何震瀛 ,  王晓阳

IPC: G06F16/2458

Abstract: 本发明属于数据分析技术领域，具体为一种数据挖掘中数据分析方法的推荐方法。本发明的分析方法推荐方法主要包含四个部分：（1）基于数据集的最近邻推荐；（2）基于分析方法的协同过滤；（3）神经协同过滤；（4）推荐结果的融合。本发明通过基于数据分析的交互历史，挖掘数据集和分析方法的隐语义作为推荐依据，最终返回适合数据集的分析方法。本发明可帮助用户快速找到合适的分析方法，挖掘数据集中的信息。

公开(公告)号：CN110619004A

公开(公告)日：2019-12-27

申请号：CN201910750750.3

申请日：2019-08-15

Applicant: 复旦大学

Inventor： 孙振远 ,  荆一楠 ,  何震瀛 ,  王晓阳

IPC: G06F16/2458

Abstract: 本发明属于数据分析技术领域，具体为一种数据挖掘中数据分析方法的推荐方法。本发明的分析方法推荐方法主要包含四个部分：（1）基于数据集的最近邻推荐；（2）基于分析方法的协同过滤；（3）神经协同过滤；（4）推荐结果的融合。本发明通过基于数据分析的交互历史，挖掘数据集和分析方法的隐语义作为推荐依据，最终返回适合数据集的分析方法。本发明可帮助用户快速找到合适的分析方法，挖掘数据集中的信息。