基于用户评分的关联规则挖掘协同推荐方法(2005年)

提出一种基于T统计量的关联规则挖掘方法，使用显著度取代置信度，挖掘出的规则具有统计显著性。

关联规则挖掘在事务数据库中的应用越来越广泛。单维布尔方法提供了可伸缩的算法，用于挖掘各种关联和相关规则。基于限制的关联挖掘和顺序模式挖掘都是当前研究的重点。

基于关联规则的数据挖掘算法在毕业设计中具有重要的参考价值，内容清晰且全面。

基于关联规则的Web页面推荐算法研究 本研究针对电子商务网站，提出了一种基于Web日志挖掘的页面推荐算法。通过对用户访问序列进行分析，利用关联规则挖掘技术识别频繁访问模式，从而实现个性化的页面推荐。该算法能够满足实时推荐需求，并为电子商务网站的营销决策提供数据支持。

SQL Server 2005作为一款强大的企业级数据库管理系统，不仅提供高效的数据存储和查询功能，还集成了多种数据挖掘工具。其中，关联规则算法是一种统计方法，用于发现数据中物品或事件之间的有趣关系。在商业智能领域，关联规则通常用于市场篮分析，帮助商家了解哪些商品经常同时被购买。SQL Server 2005的数据挖掘组件由Analysis Services提供，包括多种模型如决策树、神经网络、聚类、序列和关联规则。关联规则模型使用Apriori算法或FP-Growth算法，这些算法都是挖掘大规模数据中频繁项集的常用工具。在SQL Server Management Studio中，用户可以通过数据挖掘向导创建和训练关联规则模型，并利用其预测和生成规则。关联规则挖掘在零售业等领域具有广泛应用，通过分析购物篮数据，发现潜在的交叉销售机会，优化营销策略和提升业务效率。

项目信息: 课程：CS532 数据挖掘 项目名称：基于评分的推荐系统 作者：Madhan Thangavel 学号：B00814916 开发环境：VS Code，remote.cs.binghamton 构建说明: 本项目使用 Apache Ant 进行构建，配置文件 build.xml 位于 RecommendationerSystem/src 目录下。 清除构建文件: cd Rating--Recommender-System ant -buildfile RecommendationerSystem/src/build.xml clean 说明: 该命令会删除所有由编译生成的 .class 文件。 编译项目: ant -buildfile RecommendationerSystem/src/build.xml 说明: 该命令会编译项目源代码。

Manjari Akella和Jeremy LeDonne于12/5/14完成了实验室6的报告写作。您可以在目录/home/3/ledonne/cse5243/lab6/中找到所有与Lab 6相关的文件：1. Lab6.docx - 实验报告写作；2. README.txt - 当前文件；3. ruleMining.py - 用于关联规则挖掘和分类的Python脚本。

本节讨论关联挖掘的基本概念、算法和应用。关联规则挖掘是一种发现频繁模式和强关联关系的技术，广泛应用于零售、金融和医疗等领域。

软件测试是确保软件产品质量的有效技术手段，其主要目标是发现潜藏在软件中的问题，并通过修复来减少系统中的缺陷数量，从而提升软件的整体质量。随着缺陷数据的积累，人工分析已不足以应对海量的缺陷信息。因此，研究者通过探索缺陷分类和数据挖掘技术，提出了改进的正交缺陷分类模型，并结合关联规则挖掘算法开展了缺陷关联分析。这些模型的应用帮助软件技术人员更有效地定位和解决软件测试过程中的缺陷。