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翻译样例: 行为下的正向关联规则挖掘研究
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挖掘关联规则的任务在于发现大量数据中项集之间有用的相关联系,它是数据挖掘中的一个重要研究课题,关联规则是一个形如A=>B的蕴含式,是一种知识表现形式。其中,A和B都是项目(Item)的集合,分别称为规则的前件和后件(其满足最小支持度和最小置信度)。但具体应用于Web使用挖掘中有其特殊的表现形式,事实上,Web关联规则(Web Association Rules,简称WAR)是一种知识的表现形式,与一阶逻辑的产生式大体相同,WAR是考察用户的客观访问规律所获取的知识,同时用户对web站点的访问过程是与URL访问序列、访问时间有关系,如果在挖掘WAR时忽略这种关系,那么挖掘出的关联规则就仅仅是URL之间的一种关联关系,而割裂用户的实际访问规律,因此,将通常意义上的关联规则挖掘与实际访问序列相结合,考察关联规则的条件与结论及其内部项的时序关系。严格意义上,我们需要的是基于用户访问序列的关联规则,而割裂了关联规则与用户访问序列的关联规则来作为用户特征的知识库很可能在实际的个性化Web服务系统中缺乏实际意义。因此,关联规则与用户访问序列相结合将更能准确地描述用户的行为特征。

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