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李涛

作品数：2 被引量：1H指数：1
供职机构：金陵科技学院信息技术学院更多>>
发文基金：教育部人文社会科学研究专项任务项目江苏省高校自然科学研究项目更多>>
相关领域：文化科学自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇文化科学

主题

  • 1篇大学生
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇推荐系统
  • 1篇频繁项
  • 1篇频繁项集
  • 1篇综合能力评价
  • 1篇项集
  • 1篇关联规则
  • 1篇APRIOR...
  • 1篇超市

机构

  • 2篇金陵科技学院

作者

  • 2篇李涛
  • 1篇王预
  • 1篇田海梅
  • 1篇郭海凤
  • 1篇李广水

传媒

  • 1篇金陵科技学院...
  • 1篇计算机技术与...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2014
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
模糊评价体系中关键影响因素的挖掘被引量：1
2014年
当前对学生某一方面的能力评价主要采用多层次、主客观共存的评价体系,因此模糊评价法得到广泛采用。为了有效提高测评数据的主观评判的准确性并更好地指导学生在未来的学习实践,提出了利用频繁项集挖掘出评价体系的关键影响因素及其取值范围。首先将多层次的评价体系构建成易于频繁项集挖掘的数据集,通过对某一综合评价等级下频繁出现的评价因素及其取值的挖掘,构建出关键因子序列。仿真实验验证了该方法的合理性。
李广水田海梅李涛
关键词：频繁项集
基于关联规则的超市推荐系统的优化设计
2015年
数据挖掘是指从海量的、无规则的数据中发现潜在的、有用的知识的过程。提出了基于Apriori原理的改进算法,主要包括:通过对被扫描数据库事务的缩减来提高算法对频繁项集的挖掘效率;通过优化寻找频繁项集的方法来缩小算法的挖掘时间。对超市的销售记录进行挖掘,找出其中商品的相关性,输入一个用户的购物记录对此用户进行推荐。通过多次实验证实,此算法比传统的算法在寻找全部频繁项集时花费的时间更少。
郭海凤王预李涛
关键词：关联规则数据挖掘APRIORI算法推荐系统
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共1页<1>
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