基于FP-Growth的智能家居用户时序关联操控习惯挖掘方法

作者： 梁天恺 ¹ 曾碧 ¹ 刘建圻 ²
作者单位：

1. 广东工业大学计算机学院

2. 广东工业大学自动化学院
提交时间：2018-12-13

摘要: 针对传统关联规则挖掘算法无法高效且准确地挖掘出隐含于用户操作记录中的时序关联操控习惯，提出一种基于FP-Growth的智能家居用户时序关联操控习惯挖掘算法。该算法分为三个阶段，分别基于用户操控动作森林、改进的FP-Growth算法和一种时间约束规则进行事务集的生成、时序频繁项集的生成以及最终时序关联操控习惯的生成。最后，使用真实用户操控记录进行对比实验，结果表明该算法能提高生成事务集的效率，并能更准确地发现用户操控家居设备的时序关联习惯。

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期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201812.00113 (或此版本 ChinaXiv:201812.00113V1)
DOI:10.12074/201812.00113V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201812.00113.V1
推荐引用方式： 梁天恺,曾碧,刘建圻.(2018).基于FP-Growth的智能家居用户时序关联操控习惯挖掘方法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201812.00113] (点此复制)

版本历史

[V1]

2018-12-13 16:12:30

ChinaXiv:201812.00113V1

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