基于关联规则的渔业信息推荐系统设计与实现

摘要：

为了快速便捷的获取渔业科学数据信息,基于Web日志挖掘技术对渔业科学数据共享平台用户频繁访问模式进行分析,用于发现用户访问规则,进行信息推荐服务.对分析挖掘中涉及的算法进行了分析与改进,提出了IASR(IP agent session referrer)用户识别算法和关联规则Apriori算法的改进算法,试验研究表明,IASR算法将用户识别准确性提高了13%,速度是通用算法的2倍.当事务数目大于500时,改进算法的执行效率远远优于Apriori算法,速度提高6倍以上.在此基础上,讨论了系统的关键设计与实现方法,开发了渔业信息推荐系统.系统采用JAVA、AJAX开发,数据库SQL Server 2005,操作系统为Windows XP.应用结果表明,系统可使用户方便快捷地获取自己感兴趣的渔业数据信息,从而提高信息服务的质量.

关键词：渔业、信息系统、数据挖掘、推荐、关联规则、个性化服务

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：124-130