典型文献
基于粒子群优化算法的数字档案馆个性化信息挖掘方法
文献摘要：
针对支持度和置信度较低,影响关联规则挖掘精准度的问题,提出全新的数字档案馆个性化信息挖掘方法.利用粒子群优化算法,划分数字档案馆个性化信息,重新设计数据整体关联规则流程,通过融合划分结果和关联规则匹配信息,加权处理档案馆信息查询记录,设置查询记录的权重,匹配数字档案馆个性化信息,通过匹配数据完成数字档案馆个性化信息挖掘,实验结果表明:该方法获得的关联规则与调查结果一致,挖掘覆盖度更高、平均难度最低,能够得到更为完整、全面的数字档案馆个性化信息.
文献关键词：
粒子群优化算法;数字档案馆;个性化信息;关联规则;信息匹配;信息挖掘
中图分类号：
作者姓名：
刘之阳;张君
作者机构：
中国南方电网有限责任公司,广东 广州 510000;南方电网数字电网研究院有限公司,广东 广州 510000
文献出处：
引用格式：
[1]刘之阳;张君-.基于粒子群优化算法的数字档案馆个性化信息挖掘方法)[J].自动化技术与应用,2022(09):49-51,124
A类：
B类：
粒子群优化算法,数字档案馆,个性化信息,信息挖掘,挖掘方法,支持度,置信度,关联规则挖掘,重新设计,整体关联,划分结果,规则匹配,信息查询,匹配数,覆盖度,信息匹配
AB值：
0.17173
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