【摘 要】
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分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点，提出了“壹支持数下k关联规则”的思想，根据这一思想设计、实现了一种应用于个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法——PARM(Pa
【机 构】
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复旦大学计算机科学系,东北大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60173051)
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分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点，提出了“壹支持数下k关联规则”的思想，根据这一思想设计、实现了一种应用于个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法——PARM(Pageview Association Rule Mining)及频繁项集的Freq-Sdt-Tree存储结构，在产生频繁项的同时挖掘关联规则，因而能提高效率。实验证明在个性化推荐系统中PARM算法的效率明显高于FP-Growth算法。
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