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2006年08月21日

【期刊论文】A new Algorithm for Performing Ratings-based Collaborative Filtering

朱扬勇， Fengzhao Yang， Yangyong Zhu， and Bole Shi

，-0001，（）：

-1年11月30日

Collaborative filtering is the most successful recommender system technology to date. It has been shown to produce high quality recommendations, but the performance degrades with the number of customers and products. In this paper, according to the featur

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2006年08月21日

【期刊论文】IncLOF：动态环境下局部异常的增量挖掘算法

朱扬勇，杨风召，，施伯乐

计算机研究与发展，2004，41（3）：477～484，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

异常检测是数据挖掘领域研究的最基本的问题之一，它在欺诈甄别、贷款审批、气象预报、客户分类等方面有广泛的应用。以前的异常检测算法只适应于静态环境，在数据更新时需要进行重新计算。在基于密度的局部异常检测算法LOF的基础上，提出一种在动态环境下局部异常挖掘的增量算法IncLOF，当数据库中的数据更新时，只对受到影响的点进行重新计算，这样可以大大提高异常的挖掘速度。实验表明，在动态环境下，OF的运行时间远远小于LOF的运行时间，并且用户定义的邻域中的最小对象个数与记录数之比越小，效果越明显。

数据挖掘，异常检测，局部异常因子，局部可达密度，增量挖掘算法

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2006年08月21日

【期刊论文】CIAS：一个客户智能分析数据挖掘平台

朱扬勇，朱建秋，蔡伟杰

小型微型计算机系统，2003，24（12）：2255～2259，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

CIAS是将数据挖掘技术应用在CRM领域而开发的一个客户智能分析平台。它将数据挖掘划分为三个层次：算法层、商业逻辑层、行业应用层，构建了一种新型的数据挖掘系统体系结构。CIAS的商业逻辑层包括交叉销售、客户响应、客户细分、客户流失、客户利润，五个商业模型。通过在商业模型和挖掘算法之间建立映射，CIAS使得用户直接利用商业模型解决问题，而不是面对复杂的算法，从而提供友好、易用的数据挖掘应用环境。

数据挖掘，客户关系管理，商业模型， PMML， COM构件

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2006年08月21日

【期刊论文】AR Miner: A Data Mining Tool Based on Association Rules

朱扬勇， ZHOU Haofeng， ZHU Jianqiu， ZHU Yangyong and SHI Baile

Vol. 17 No.5 J. Comput. Sci. & Technol. Sept. 2002，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

In this paper, ARMiner, a data mining tool based on association rules, is introduced. Beginning with the system architecture, the characteristics and functions are dis-cussed in details, including data transfer, concept hierarchy generalization, mining ru

association rule,， negative item,， interestingness,， concept hierarchy

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2006年08月21日

【期刊论文】A Top-down Algorithm for Mining Web Access Patterns from Web Logs

朱扬勇， Jian-Kui Guo， Ruan Bei-jun， Yang-Yong Zhu

，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

This paper proposes a new algorithm, called TAM-WAP (the shorthand for Top-down Algorithm for Mining Web Access Patterns), to mine interesting WAP from Web logs. TAM-WAP searches the P-tree database in the top-down manner to mine WAP. By selectively build

Sequential Mining,， Web Mining,， Web Usage Mining,， Web Access Pattern,， P-tree Database

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