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。

挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则，例如： 牛奶 → 面包 [20%, 60%] 酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]

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。

关联规则挖掘该研究概述了关联规则挖掘技术的定义、分类、挖掘方法和模式。分析了关联规则挖掘质量的改善问题和领域应用。

针对传统关联规则挖掘算法不能有效挖掘负关联规则的问题，该研究引入了负关联的理论，并提出了新的算法。

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。

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

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