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1.
基于最大团的条件偏好挖掘
谭征, 刘惊雷, 余航
计算机应用
2017, 37 (11):
3107-3114.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.11.3107
针对在数据库的个性化查询中条件约束（或上下文约束）没有被充分考虑的问题，首先提出了条件约束模型i
+≻i
-|
X，它表示在上下文
X的约束下，相对于i
-，用户更偏好i
+。在此模型的基础上，采用最大团（MaxClique）关联规则算法挖掘获得用户偏好；随后又提出了条件偏好挖掘（CPM）算法，该算法结合上下文用于挖掘偏好规则，从而得出用户的偏好。实验结果表明，基于CPM算法的偏好挖掘模型具有较强的偏好表达能力，将CPM算法与基于Apriori的算法以及CONTENUM算法进行了实验对比，实验的主要参数为最小支持度、最小可信度、数据规模等，实验结果进一步表明所提出的CPM算法可明显提高用户偏好规则的产生效率。
参考文献 |
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