公开(公告)号：CN118427423A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202310389998.8

申请日：2023-04-13

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘媛妮 ,  孟风光 ,  张建辉 ,  蒙科知 ,  张欣 ,  魏国柱

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/28 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明属于知识图谱与数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于属性图的数据关联规则的信息推荐方法及系统，方法包括获取系统的用户访问日志数据，并构建neo4j属性图关系模型；对属性图中存储的数据进行根据实体和实体对应的属性类别进行分类；将属性图数据库中存储的数据根据用户实际需求划分前项集合和后项集合；对前项集和后项集进行扫描，计算项集的支持度，将支持度满足阈值的候选项集通过笛卡尔乘积进行拼接，从拼接后的项集中找到满足最小支持度和最小可信度的强关联规则；用户输入关键词，查询与输入的关键词有关的数据，将其中与关键词具有强关联规则的数据推送给用户；本发明在保持对数据关联规则挖掘有效性的基础上，提高了数据分析的效率。