基于关联规则的学习资源推荐系统设计及MySQL实现

20世纪末以来，数据库技术在互联网中的应用日益广泛，为用户提供更优质的服务，个性化成为Web应用的趋势。本系统以数据关联规则为基础，构建一个网上贴吧系统，为用户提供交流平台。 系统功能结构: 用户管理：实现用户注册、登录、信息修改等功能。 帖子管理：用户可以发布、回复、删除帖子，管理员可以对帖子进行管理。 版面管理：管理员可以创建、删除、编辑版块，管理版块内容。 数据库管理：对系统数据进行备份、恢复、优化等操作。 浏览和查找：用户可以浏览不同版块的帖子，并通过关键词搜索帖子。 短消息功能：用户之间可以发送和接收短消息，方便用户沟通交流。 系统特点： 基于数据关联规则，可以根据用户兴趣推荐

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。

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。

来学习关联规则算法Apriori吧！

现有的关联规则推荐技术在数据提取时主要侧重于关联规则的提取效率，缺乏对冷、热门数据推荐平衡性的考虑和有效处理。为了提高个性化推荐效率和推荐质量，平衡冷门与热门数据推荐权重，对关联规则的Apriori算法频繁项集挖掘问题进行了重新评估和分析，定义了新的测评指标推荐非空率以及k前项频繁项集关联规则的概念，设计了基于k前项频繁项集的剪枝方法，提出了优化Apriori算法且适合不同测评标准值的k前项频繁项集挖掘算法，降低频繁项集提取的时间复杂度。理论分析比较与实验表明，k前项剪枝方法提高了频繁项集的提取效率，拥有较高的推荐非空率、调和平均值和推荐准确率，有效地平衡了冷、热门数据的推荐权重。

提出了一种创新的方法，利用数据挖掘技术应用于电子商务领域。介绍了新型的数据库存储结构AFP-树，并利用它挖掘频繁模式。进而通过项目之间的关联来实现协同推荐。最后详细说明了该推荐系统的工作过程。

关联分析挖掘大数据中相关联系，发现规律和模式，应用于商业决策。如购物篮分析、跨品类推荐、货架布局优化、联合促销等，提升销量、改善用户体验。

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%]

Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法，效率较高。本算法对Apriori算法进行了改进，提高了效率。