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公开(公告)号：CN110489652B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201910784984.X
申请日：2019-08-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种基于用户行为数据检测的新闻推荐方法、系统及计算机设备，所述方法包括：对用户新闻点击行为数据进行转换，生成可处理的用户行为数据集，过滤掉用户行为数据集中的非频繁行为，使用频繁项集串行挖掘算法获取相对频繁项集，构建由用户行为中的相对频繁项集形成的相对频繁项集树，找出最优频繁项集，计算用户行为中最优频繁项集的完整支持度，根据完整支持度，生成用户行为频繁项集相关的关联规则，根据关联规则向用户推荐新闻，本发明能够充分考虑真实生产环境，高效地处理海量用户行为数据集，属于数据分析技术领域。
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公开(公告)号：CN110532429A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910832959.4
申请日：2019-09-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/735 , G06F16/9535 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种基于聚类和关联规则的线上用户群体分类方法及装置，所述方法包括确定作为聚类中心的用户，利用简单匹配的方法对用户信息数据集中单值离散特征进行相似度计算；将关联规则引入到杰卡德距离的计算过程中，并以此分别计算每个用户与聚类中心的用户之间兴趣特征的相似度；将单值离散特征与兴趣特征计算出的相似度进行加权相加，获得综合用户相似度；根据综合用户相似度对所有用户更新分簇，确定每个簇的中心，当前中心用户的各特征值与上一次更新的中心用户的特征相同，则输出分簇的用户群体，完成分类；本发明解决了簇中心的更新过程中无法对多值离散特征进行合理更新的问题，并提高了用户行为聚类的质量。
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公开(公告)号：CN110532429B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910832959.4
申请日：2019-09-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/735 , G06F16/9535 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种基于聚类和关联规则的线上用户群体分类方法及装置，所述方法包括确定作为聚类中心的用户，利用简单匹配的方法对用户信息数据集中单值离散特征进行相似度计算；将关联规则引入到杰卡德距离的计算过程中，并以此分别计算每个用户与聚类中心的用户之间兴趣特征的相似度；将单值离散特征与兴趣特征计算出的相似度进行加权相加，获得综合用户相似度；根据综合用户相似度对所有用户更新分簇，确定每个簇的中心，当前中心用户的各特征值与上一次更新的中心用户的特征相同，则输出分簇的用户群体，完成分类；本发明解决了簇中心的更新过程中无法对多值离散特征进行合理更新的问题，并提高了用户行为聚类的质量。
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公开(公告)号：CN110489652A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910784984.X
申请日：2019-08-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种基于用户行为数据检测的新闻推荐方法、系统及计算机设备，所述方法包括：对用户新闻点击行为数据进行转换，生成可处理的用户行为数据集，过滤掉用户行为数据集中的非频繁行为，使用频繁项集串行挖掘算法获取相对频繁项集，构建由用户行为中的相对频繁项集形成的相对频繁项集树，找出最优频繁项集，计算用户行为中最优频繁项集的完整支持度，根据完整支持度，生成用户行为频繁项集相关的关联规则，根据关联规则向用户推荐新闻，本发明能够充分考虑真实生产环境，高效地处理海量用户行为数据集，属于数据分析技术领域。
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