Abstract-Med utvecklingen av Internet, problemet med informationsöverbelastning blir allt allvarligare. Människor har alla upplevt känslan av att bli överväldigade av antalet nya böcker, artiklar och förfaranden som kommer ut varje år. Många forskare ägnar mer uppmärksamhet åt att bygga ett riktigt verktyg som kan hjälpa användare att få personliga resurser. Personliga rekommendationssystem är en sådan programvara verktyg som används för att hjälpa användare att få rekommendationer för osynliga objekt baserat på deras preferenser. De ofta använda personliga rekommendationssystem metoder är innehållsbaserad filtrering, samarbetsfiltrering, och föreningsregler gruvdrift. Tyvärr har varje metod sina nackdelar. Detta papper presenterade en personlig samarbetsfiltrering rekommendation metod som kombinerar föreningens regler gruvdrift och självorganiserande karta. Den använde föreningens regler gruvdrift för att fylla den lediga vid behov. Sedan använder den klusterfunktion av självorganiserande karta för att bilda närmaste grannar av målobjektet och det producerar förutsägelse av målanvändaren till målobjektet med hjälp av objektbaserad samarbetsfiltrering. Rekommendationsmetoden som kombinerar föreningsregler gruvdrift och samverkansfiltrering kan lindra problemet med data gleshet i de rekommenderade systemen.
Ye REF presenterade ett system som kombinerar förening regel gruvdrift och självorganisera kartor för att skapa personliga rekommendationer.
A Personalized Collaborative Filtering Recommendation Using Association Rules Mining and Self-Organizing Map
{'venue': 'JSW', 'journal': 'JSW', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}