一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本申請?zhí)峁┝艘环N網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法和系統(tǒng)，其中，所述方法包括：掃描用戶訪問記錄，獲取所述用戶訪問記錄中的用戶訪問信息，所述用戶訪問信息構(gòu)成信息集合；根據(jù)所述用戶訪問記錄，獲取所述信息集合每個非空子集的支持度計數(shù)，建立支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫；根據(jù)所述信息集合和所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫，獲取所有頻繁1項集，所有頻繁1項集構(gòu)成集合L1；根據(jù)所述集合L1尋找集合LK，計算所述頻繁1項集和所有頻繁K項集的所有非空真子集的置信度，分析所述置信度，獲取網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息；基于所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息進行網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。通過本申請，可以解決獲取得到的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息關(guān)聯(lián)程度弱的問題。
【專利說明】一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法和系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本申請涉及網(wǎng)絡(luò)信息【技術(shù)領(lǐng)域】，特別是涉及一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法和系統(tǒng)?！颈尘凹夹g(shù)】
[0002]在網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中，網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息被越來越廣泛的應(yīng)用，例如:在網(wǎng)絡(luò)信息推薦中，網(wǎng)站主或者某些網(wǎng)站如電商網(wǎng)站經(jīng)常會根據(jù)網(wǎng)站事務(wù)的關(guān)聯(lián)信息去進行網(wǎng)絡(luò)信息的推薦:網(wǎng)站主向網(wǎng)站A進行網(wǎng)絡(luò)信息投放時，根據(jù)網(wǎng)站A的關(guān)聯(lián)信息，得到網(wǎng)站B和網(wǎng)站C與網(wǎng)站A具有關(guān)聯(lián)關(guān)系，而網(wǎng)站D與網(wǎng)站A不具有關(guān)聯(lián)關(guān)系；因此，網(wǎng)站王在向網(wǎng)站A進彳丁網(wǎng)絡(luò)彳目息投放的同時，會優(yōu)先選擇向網(wǎng)站B和網(wǎng)站C也投放相同的網(wǎng)絡(luò)信息，而不向網(wǎng)站D進行相同的網(wǎng)絡(luò)信息投放。又例如:用戶購買了商品A，電商網(wǎng)站家會根據(jù)商品A的關(guān)聯(lián)信息，得到商品B和商品C與商品A具有關(guān)聯(lián)關(guān)系；因此，當用戶購買了商品A時，電商網(wǎng)站會優(yōu)先向該用戶推薦商品B和商品C。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)中，以網(wǎng)站的關(guān)聯(lián)為例，一般只考慮了兩個網(wǎng)站之間的相互關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如，四個網(wǎng)站:網(wǎng)站A、網(wǎng)站B、網(wǎng)站C和網(wǎng)站D，分別獲取網(wǎng)站A與網(wǎng)站B、網(wǎng)站C、網(wǎng)站D之間的關(guān)聯(lián)信息，進而判斷出網(wǎng)站A和網(wǎng)站B是關(guān)聯(lián)的，網(wǎng)站A和網(wǎng)站C也是關(guān)聯(lián)的，網(wǎng)站A和網(wǎng)站D是不關(guān)聯(lián)的，由此得到和網(wǎng)站A具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的是網(wǎng)站B和網(wǎng)站C ;但是不會進一步去考慮網(wǎng)站B和網(wǎng)站C之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。此時就存在兩種情況:1、網(wǎng)站B和網(wǎng)站C也具有關(guān)聯(lián)關(guān)系；2、網(wǎng)站B和網(wǎng)站C不具有關(guān)聯(lián)關(guān)系。
[0004]因此，現(xiàn)有技術(shù)獲取的網(wǎng)站A的關(guān)聯(lián)信息，只反映了與網(wǎng)站A具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的網(wǎng)站；因為沒有考慮與網(wǎng)站A關(guān)聯(lián)的網(wǎng)站B和網(wǎng)站C之間是否存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，進而所述網(wǎng)站A的關(guān)聯(lián)信息不能反映出網(wǎng)站B和網(wǎng)站C之間是否存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，因此獲取的網(wǎng)站A的關(guān)聯(lián)關(guān)系關(guān)聯(lián)程度較弱。同樣，現(xiàn)有技術(shù)對于商品等其他網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用也存在關(guān)聯(lián)程度較弱的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本申請?zhí)峁┝艘环N網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法，以解決獲取得到的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息關(guān)聯(lián)程度弱的問題。
[0006]相應(yīng)的，本申請還提供了一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取系統(tǒng)，用以保證上述方法的實現(xiàn)及應(yīng)用。
[0007]為了解決上述問題，本申請公開了一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法，所述方法包括:
[0008]掃描用戶訪問記錄，獲取所述用戶訪問記錄中的用戶訪問信息，所述用戶訪問信息構(gòu)成信息集合；
[0009]根據(jù)所述用戶訪問記錄，獲取所述信息集合每個非空子集的支持度計數(shù)，建立支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫；
[0010]根據(jù)所述信息集合和所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫，獲取所有頻繁I項集，所有頻繁I項集構(gòu)成集合L1 ;其中，所述頻繁I項集是所述信息集合的非空子集；[0011]根據(jù)所述集合L1尋找集合Lk，包括以下兩個子步驟:
[0012]子步驟I，根據(jù)集合Lih，獲取所有候選K項集；其中，所述候選K項集是所述信息集合的非空子集；
[0013]子步驟2，根據(jù)所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫，從所述候選K項集中篩選得到:支持度計數(shù)大于等于預(yù)設(shè)最小支持度閾值的候選K項集，記作頻繁K項集，所有頻繁K項集構(gòu)成集合Lk ;其中，所述K從2開始取值，直到根據(jù)所述集合Lk尋找到的集合LK+1是空集為止停止取值；
[0014]計算所述頻繁I項集和所有頻繁K項集的所有非空真子集的置信度，分析所述置?目度，獲取網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)?目息；
[0015]基于所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息進行網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。
[0016]優(yōu)先地，根據(jù)所述用戶訪問記錄，獲取所述信息集合每個非空子集的支持度計數(shù)，包括:
[0017]獲取所述信息集合的所有非空子集；
[0018]獲取每個非空子集中的所有信息元素；
[0019]根據(jù)所述用戶訪問記錄，統(tǒng)計所述每個非空子集中的所有信息元素同時被用戶訪問的次數(shù)；
[0020]獲取統(tǒng)計結(jié)果，所述統(tǒng)計結(jié)果為每個非空子集的支持度計數(shù)。
[0021]優(yōu)先地，根據(jù)所述用戶訪問記錄和所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫，獲取所有頻繁I項集，包括:
[0022]從所述信息集合的非空子集中，獲取所有單元素子集，每個單元素子集都記作一個候選I項集；其中，所述單元素子集是指只包含一個元素的非空子集；
[0023]從所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫中獲取所述候選I項集的支持度計數(shù)；
[0024]從所述候選I項集中篩選得到:支持度計數(shù)大于等于所述最小支持度閾值的候選I項集，記作頻繁I項集。
[0025]優(yōu)先地，根據(jù)集合Lim，獲取所有候選K項集，包括:
[0026]獲取集合Lih中的項集Iq和項集Ii ;其中，所述集合Lih為頻繁K-1項集構(gòu)成的集合，i≤l,q≤I,且i古q;
[0027]將項集Iq 中的項 lq[j]進行排序，...<lq[j]<...<lq[K-l];其中，所述項集Iq[j]表示所述項集Iq中的第j項，K j < K-1 ；
[0028]將項集Ii 中的項 IiU]進行排序，Ii [I] <li [2]〈...<li[j]<...<li[K-l];其中，所述項IiU]表示所述項集Ii中的第j項；
[0029]當(ljlkljl])&& (IqOliD] )&&...&& (lq[K-2]=li[K-2] ) &&(UK-1]〈UK-1])時，將所述項集Ip1與所述項集Ii連接，得到連接項集{I q[l],liq[2],...，lq[K-l]，li[K-l]}，所述連接項集為候選K項集。
[0030]優(yōu)先地，根據(jù)所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫，從所述候選K項集中篩選得到:支持度計數(shù)大于等于預(yù)設(shè)最小支持度閾值的候選K項集，記作頻繁K項集，包括:
[0031]獲取所述候選K項集的所有非空子集；
[0032]從所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫中，獲取所述候選K項集的非空子集的支持度計數(shù)；
[0033]當所述候選K項集的任意一個非空子集的支持度計數(shù)都大于等于所述最小支持度閾值時，所述候選K項集是頻繁項集，記作頻繁K項集；
[0034]當所述候選K項集的任意一個非空子集的支持度計數(shù)小于所述最小支持度閾值時，所述集合是非頻繁項集；
[0035]其中，所述頻繁K項集的任意一個非空子集的支持度計數(shù)大于等于所述最小支持度閾值。
[0036]優(yōu)先地，計算所述頻繁I項集和所有頻繁K項集的非空真子集的置信度，包括:
[0037]獲取頻繁項集I的所有非空真子集；其中，所述頻繁項集包括頻繁I項集和所有頻繁K項集，I≥I ;
[0038]從所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫中分別獲取所述頻繁項集I的支持度計數(shù)，和集合S的支持度計數(shù)；其中，所述集合S是所述頻繁項集I的任意一個非空真子集；
[0039]計算所述頻繁K項集的支持度計數(shù)與所述集合S的支持度計數(shù)的比值，所述比值為所述集合S的置信度。[0040]優(yōu)先地，分析所述置信度，獲取網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息，包括，
[0041 ] 當所述集合S的置信度大于等于預(yù)設(shè)的置信度閾值時，獲取得到:所述集合S中的元素與集合(K-S)中的元素具有關(guān)聯(lián)關(guān)系；
[0042]當所述集合S的置信度小于預(yù)設(shè)的置信度閾值時，獲取得到:所述集合S中的元素與集合(K-S)中的元素不具有關(guān)聯(lián)關(guān)系。
[0043]優(yōu)先地，基于所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息進行網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，包括:
[0044]從所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息中，獲取指定網(wǎng)站的關(guān)聯(lián)網(wǎng)站；
[0045]當用戶訪問所述指定網(wǎng)站時，向所述用戶推薦所述指定網(wǎng)站的關(guān)聯(lián)網(wǎng)站；
[0046]當向所述指定網(wǎng)站進行網(wǎng)絡(luò)信息投放時，同時向與所述指定網(wǎng)站具有關(guān)聯(lián)的網(wǎng)站，進行相同的網(wǎng)絡(luò)信息投放；
[0047]當用戶通過搜索關(guān)鍵詞搜索到所述指定網(wǎng)站時，同時向所述用戶展示與所述指定網(wǎng)站關(guān)聯(lián)的網(wǎng)站。
[0048]優(yōu)先地，基于所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息進行網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，包括:
[0049]從所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息中，獲取指定商品的關(guān)聯(lián)商品；
[0050]當用戶購買所述指定商品時，向用戶推薦所述指定商品的關(guān)聯(lián)商品；
[0051]當用戶通過搜索關(guān)鍵詞搜索到所述指定商品時，同時向所述用戶展示與所述指定商品關(guān)聯(lián)的商品。
[0052]本申請實施例公開了一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括:
[0053]掃描模塊，用于掃描用戶訪問記錄，獲取所述用戶訪問記錄中的用戶訪問信息，所述用戶訪問信息構(gòu)成信息集合；
[0054]數(shù)據(jù)庫建立模塊，用于根據(jù)所述用戶訪問記錄，獲取所述信息集合每個非空子集的支持度計數(shù)，建立支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫；
[0055]頻繁I項集獲取模塊，用于根據(jù)所述用戶訪問記錄和所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫，獲取所有頻繁I項集，所有頻繁I項集構(gòu)成集合L1 ;其中，所述頻繁I項集是所述信息集合的非空子集；
[0056]頻繁K項集獲取模塊，用于根據(jù)所述集合L1尋找集合LK，包括以下兩個子模塊:
[0057]候選獲取子模塊，根據(jù)集合LK_1;獲取所有候選K項集；其中，所述候選K項集是所述信息集合的非空子集；
[0058]篩選子模塊，根據(jù)所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫，從所述候選K項集中篩選得到:支持度計數(shù)大于等于預(yù)設(shè)最小支持度閾值的候選K項集，記作頻繁K項集，所有頻繁K項集構(gòu)成集合Lk ;其中，所述K從2開始取值，直到根據(jù)所述集合Lk尋找到的集合LK+1是空集為止停止取值；
[0059]關(guān)聯(lián)獲取模塊，用于計算所述頻繁K項集的所有非空真子集的置信度，分析所述置信度，獲取網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息；
[0060]關(guān)聯(lián)應(yīng)用模塊，用于基于所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息進行網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。
[0061]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請包括以下優(yōu)點:
[0062]首先，本申請?zhí)峁┑囊环N網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法，以獲取網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系信息。通過對網(wǎng)絡(luò)信息間關(guān)聯(lián)關(guān)系進行挖掘，得到多個網(wǎng)絡(luò)信息兩兩之間的相互關(guān)聯(lián)信息，獲取到的是網(wǎng)絡(luò)信息之間的強關(guān)聯(lián)信息，進而根據(jù)所述強關(guān)聯(lián)信息得到具有強關(guān)聯(lián)度的網(wǎng)絡(luò)信息。通過本申請所述的方法得到網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息，是具有強關(guān)聯(lián)關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)信息，能夠更加精準的反映網(wǎng)絡(luò)信息之間的關(guān)聯(lián)信息，關(guān)聯(lián)程度高。進而，對于網(wǎng)站主或者某些網(wǎng)站如電商網(wǎng)站來說，通過本申請?zhí)峁┑囊环N網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法，獲取得到的網(wǎng)絡(luò)之間關(guān)聯(lián)信息準確度聞、關(guān)聯(lián)性強，因此，網(wǎng)站主或者電商網(wǎng)站能夠更精準的選擇具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)/[目息進行網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。
[0063]其次，本申請所述方法可以應(yīng)用到網(wǎng)站的關(guān)聯(lián)、商品的關(guān)聯(lián)等等領(lǐng)域，具有廣泛的應(yīng)用范圍。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0064]圖1是本申請實施例所述一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法的流程圖；
[0065]圖2是本申請另一實施例所述一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法的流程圖；
[0066]圖3是本申請實施例所述一種獲取候選項集的流程圖；
[0067]圖4是本申請實施例所述一種獲取頻繁項集的流程圖；
[0068]圖5是本申請實施例所述另一種獲取頻繁項集的流程圖；
[0069]圖6是本申請實施例所述一種獲取網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息的流程圖；
[0070]圖7是本申請另一實施例所述一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法的示意圖；
[0071]圖8是本申請實施例所述一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。
【具體實施方式】
[0072]為使本申請的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖對本申請實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本申請中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員所獲得的所有其他實施例，都屬于本申請保護的范圍。
[0073]本申請實施例提供的一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法，在獲取指定網(wǎng)絡(luò)信息的關(guān)聯(lián)信息的基礎(chǔ)上，進一步，對獲取得到的與指定網(wǎng)絡(luò)信息具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)信息，進行關(guān)聯(lián)挖掘，判斷所述與指定網(wǎng)絡(luò)信息具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)信息相互之間是否存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，最終得到網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)信息。通過本申請實施例提供的一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法，得到的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息，關(guān)聯(lián)程度高，網(wǎng)絡(luò)信息之間是強關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如:對于某個網(wǎng)站A，網(wǎng)站B、網(wǎng)站C和網(wǎng)站D與網(wǎng)站A具有關(guān)聯(lián)關(guān)系,這種關(guān)聯(lián)關(guān)系為一般關(guān)聯(lián)關(guān)系；通過本申請實施例提供的一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法可以進一步獲取網(wǎng)站B、網(wǎng)站C和網(wǎng)站D之間的關(guān)聯(lián)信息，如果獲取得到網(wǎng)站B和網(wǎng)站C也是具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的,那么，網(wǎng)站A、網(wǎng)站B和網(wǎng)站C之間是兩兩相互關(guān)聯(lián)的，這種關(guān)聯(lián)關(guān)系為強關(guān)聯(lián)關(guān)系。進而，某些網(wǎng)站主或者電商網(wǎng)站在應(yīng)用所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息，向用戶進行網(wǎng)絡(luò)信息推介和網(wǎng)絡(luò)信息投放時，推介和投放的網(wǎng)絡(luò)信息精準度高，更加符合用戶的喜好，滿足用戶需求。
[0074]下面通過實施例對本申請所述方法的實現(xiàn)流程進行詳細說明。
[0075]參照圖1，示出了本申請實施例所述一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法的流程圖。
[0076]步驟102，掃描用戶訪問記錄，獲取所述用戶訪問記錄中的用戶訪問信息，所述用戶訪問信息構(gòu)成信息集合。
[0077]用戶在進行網(wǎng)絡(luò)活動時，用戶的歷史行為、訪問過的網(wǎng)絡(luò)信息和訪問次數(shù)等信息，會被記錄并保存在用戶訪問記錄中。因此，通過掃描用戶訪問記錄，可以從中獲取得到用戶訪問過的所有網(wǎng)絡(luò)信息，將每一個網(wǎng)絡(luò)信息作為集合中的一個元素，構(gòu)成信息集合；所述信息集合中的兀素與網(wǎng)絡(luò)信息 對應(yīng)，即:所述信息集合中的每一個兀素都對應(yīng)一個網(wǎng)絡(luò)信息，同時，每一個網(wǎng)絡(luò)信息也對應(yīng)一個信息集合中的兀素。
[0078]步驟104，根據(jù)所述用戶訪問記錄，獲取所述信息集合每個非空子集的支持度計數(shù)，建立支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫。
[0079]用戶訪問記錄中，同時也記錄了用戶訪問網(wǎng)絡(luò)信息的次數(shù)，所述訪問網(wǎng)絡(luò)信息的次數(shù)，可以包括:某一個網(wǎng)絡(luò)信息被不同用戶訪問過的次數(shù)，某兩個網(wǎng)絡(luò)信息被不同用戶同時訪問過的次數(shù)，和多個網(wǎng)絡(luò)信息被不同用戶同時訪問過的次數(shù)。所述信息集合每個非空子集中元素出現(xiàn)的次數(shù)都可以從用戶訪問記錄中獲取，所述信息集合每個非空子集中元素出現(xiàn)的次數(shù)代表每個非空子集的支持度計數(shù)。將每個非空子集和每個非空子集對應(yīng)的支持度計數(shù)作為構(gòu)建數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，建立支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫。
[0080]步驟106，根據(jù)所述信息集合和所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫，獲取所有頻繁I項集，所有頻繁I項集構(gòu)成集合U。其中，所述頻繁I項集是所述信息集合的非空子集。
[0081]步驟108，根據(jù)所述集合L1尋找集合Lk，可以包括:
[0082]子步驟1082，根據(jù)集合Lih，獲取所有候選K項集。其中，所述候選K項集是所述信息集合的非空子集。
[0083]子步驟1084，獲取所有頻繁K項集，所有頻繁K項集構(gòu)成集合LK。
[0084]根據(jù)所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫，從所述候選K項集中篩選得到:支持度計數(shù)大于等于預(yù)設(shè)最小支持度閾值的候選K項集，記作頻繁K項集，所有頻繁K項集構(gòu)成集合Lk ;其中，所述K從2開始取值，直到根據(jù)所述集合Lk尋找到的集合LK+1是空集為止停止取值。
[0085]在本申請實施例的一種優(yōu)選實施例中，頻繁項集是指:當某一項集的支持度計數(shù)大于等于預(yù)設(shè)最小支持度閾值時，所述某一項集為一個頻繁項集。所述候選K項集的支持度計數(shù)可能大于等于所述支持度計數(shù)閾值，也可能小于所述支持度計數(shù)閾值；從所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫中可以獲取得到所述候選K項集的支持度計數(shù):
[0086]當候選K項集的支持度計數(shù)大于等于所述支持度閾值時，所述候選K項集是一個頻繁項集，記作頻繁K項集，作為所述集合Lk中的元素；[0087]當候選K項集的支持度計數(shù)小于所述支持度閾值時，所述候選K項集不是一個頻繁項集，不能作為所述集合Lk中的元素。
[0088]所述K從2開始取值，直到根據(jù)所述集合Lk尋找到的集合LK+1是空集為止停止取值。根據(jù)所述集合Lk尋找集合LK+1，也可以包括如下子步驟:根據(jù)集合Lk，獲取所有候選K+1項集；獲取所有頻繁K+1項集。如果所有候選K+1項集的支持度計數(shù)都小于所述支持度計數(shù)閾值，則不存在頻繁K+1項集，所述集合LK+1是由頻繁K+1項集構(gòu)成的集合，因此所述集合LK+1為空集，不再對K進行取值；如果所述集合LK+1不為空集，則對K繼續(xù)取值。本申請實施例中，根據(jù)所述集合L1尋找所述集合LK，所述K從2開始取值，直到不能在找到任何頻繁項集時，才停止對K進行取值。
[0089]步驟110，計算所述頻繁I項集和所有頻繁K項集的所有非空真子集的置信度，分析所述置信度，獲取網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息。
[0090]本申請實施例中，所述置信度是指:某一集合的非空真子集支持度計數(shù)與所述某一集合支持度計數(shù)的比值。
[0091]步驟112，基于所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息進行網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。
[0092]所述網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，可以包括向用戶推薦網(wǎng)站，向用戶推薦商品的關(guān)聯(lián)商品和進行網(wǎng)絡(luò)信息投放等。
[0093]綜上所述，本申請實施例提供的一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法，在獲取某一網(wǎng)絡(luò)信息的關(guān)聯(lián)信息基礎(chǔ)上，進一步分析獲取了與某一網(wǎng)絡(luò)信息具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的一系列網(wǎng)絡(luò)信息之間的關(guān)聯(lián)信息，包含了網(wǎng)絡(luò)信息之間存在的各種關(guān)聯(lián)信息；獲取得到的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息，反映了一系列網(wǎng)絡(luò)信息之間兩兩相互關(guān)聯(lián)的信息，關(guān)聯(lián)性強，關(guān)聯(lián)程度高，當網(wǎng)站主或者電商網(wǎng)站在利用獲取得到的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息進行網(wǎng)絡(luò)信息推介和投放時，網(wǎng)站主或者電商網(wǎng)站可以選擇在關(guān)聯(lián)度強的網(wǎng)站之間進行相同網(wǎng)絡(luò)信息的推介和投放，推介和投放的網(wǎng)絡(luò)信息精準度高，符合用戶的喜好；同時，不向一些具有關(guān)聯(lián)關(guān)系但是關(guān)聯(lián)程度不高的網(wǎng)站進行網(wǎng)絡(luò)信息的推介和投放，推介和投放的網(wǎng)絡(luò)信息更有針對性，節(jié)約了成本。
[0094]為了更好的理解本申請實施例提供的一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法，參照圖2，對所述方法進行詳細的介紹。圖2，示出了本申請另一實施例所述一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法的流程圖。
[0095]步驟202，掃描用戶訪問記錄，獲取所述用戶訪問記錄中的用戶訪問信息，所述用戶訪問信息構(gòu)成信息集合。所述信息集合中包含用戶訪問過的所有網(wǎng)絡(luò)信息。
[0096]步驟204，根據(jù)所述用戶訪問記錄，獲取所述信息集合每個非空子集的支持度計數(shù)，建立支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫。
[0097]具體實現(xiàn)時，可以包括以下子步驟:
[0098]子步驟2042，獲取所述信息集合的所有非空子集。
[0099]對于兩個非空集合A與B，如果集合A的任何一個元素都是集合B的元素，我們就說A包含于B (記作A □ B)，稱集合A是集合B的一個非空子集。如果，所述信息集合中有η個元素，那么所述信息集合有2η-1個非空子集。
[0100]子步驟2044，獲取每個非空子集中的所有信息元素。
[0101]所有非空集合都是有元素構(gòu)成的，在本申請實施例中，每一個信息元素對應(yīng)一個網(wǎng)絡(luò)信息，獲取每個非空子集中的所有信息元素，相當于獲取每個非空子集中包含的網(wǎng)絡(luò)信息。
[0102]子步驟2046，根據(jù)所述用戶訪問記錄，統(tǒng)計所述每個非空子集中的所有信息元素同時被用戶訪問的次數(shù)。
[0103]用戶訪問記錄中，記錄了用戶訪問網(wǎng)絡(luò)信息的次數(shù)，從所述用戶訪問記錄中，獲取每個非空子集中包含的網(wǎng)絡(luò)信息同時被不同用戶訪問的次數(shù)，統(tǒng)計所述每個非空子集中包含的網(wǎng)絡(luò)信息同時被不同用戶訪問的次數(shù)總和。
[0104]子步驟2048，獲取統(tǒng)計結(jié)果，所述統(tǒng)計結(jié)果為每個非空子集的支持度計數(shù)。
[0105]統(tǒng)計得到的所述每個非空子集中包含的網(wǎng)絡(luò)信息同時被不同用戶訪問的次數(shù)總和，所述次數(shù)總和為每個非空子集的支持度計數(shù)。
[0106]將每個非空子集與支持度計數(shù)的對應(yīng)關(guān)系，即:非空子集-支持度計數(shù)，作為數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，建立支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫。
[0107]步驟206，根據(jù)所述信息集合和所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫，獲取所有頻繁I項集。
[0108]具體實現(xiàn)時，可以包括以下子步驟:
[0109]子步驟2062，從所述信息集合的非空子集中，獲取所有單元素子集，每個單元素子集都記作一個候選I項集。其中，所述單元素子集是指只包含一個元素的非空子集。
[0110]在本申請實施例的一種優(yōu)選實施例中，如果所述信息集合中有η個元素，則所述信息集合共有η個單元素子集，每個單元素子集都記為一個候選I項集。
[0111]子步驟2064，從所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫中獲取所述候選I項集的支持度計數(shù)。
[0112]子步驟2066，從所述候選I項集中篩選得到:支持度計數(shù)大于等于所述最小支持度閾值的候選I項集，記作頻繁I項集。
[0113]在本申請實施例的一種優(yōu)選實施例中，如果預(yù)設(shè)的最小支持度閾值為2，則所有候選I項集中，當候選I項集的支持度計數(shù)大于等于2時，所述候選I項集是一個頻繁項集，記作頻繁I項集；當候選I項集的支持度計數(shù)小于2時，則所述候選I項集不屬于頻繁項集。
[0114]步驟208，根據(jù)所述集合L1尋找集合Lk，包括:子步驟2082，根據(jù)集合Lim，獲取所有候選K項集。其中，所述候選K項集是所述信息集合的非空子集。子步驟2084，獲取所有頻繁K項集，所有頻繁K項集構(gòu)成集合Lk。
[0115]步驟210，計算所述頻繁I項集和所有頻繁K項集的所有非空真子集的置信度，分析所述置信度，獲取網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息
[0116]步驟212，基于所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息進行網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。
[0117]基于以上內(nèi)容，在本申請實施例的一種優(yōu)選實施例中，參照圖3，示出了本申請實施例所述一種獲取候選項集的流程圖，上述子步驟2082，可以通過連接步運算實現(xiàn):
[0118]集合Lih是由所有頻繁K-1項集構(gòu)成的集合，項集Iq和項集Ii是所述集合Lim中的項集，i≥1，q≥1，且i關(guān)q，lq[j]表示所述項集Itl中的第j項，用IiU]表示所述項集Ii中的第j項，I≤j≤K-1。子步驟302，獲取所述集合Lih中的任一兩個項集，項集Iq和項集U。
[0119]子步驟304，分別對項集I,和項集Ii進行排序:
[0120]將項集Iq中的項iq[j]按如下順序進行排序];[0121]將項集Ii中的項IiU]按如下順序進行排序:li[l]<li[2]<***<li[j]<-KliK-1]o
[0122]子步驟306，判斷項集Iq和項集Ii是否可以進行連接:
[0123]當所述項集Ip1和所述項集Ii存在如下關(guān)系)&& (ItlM=IiM )&&...&& (Iq[K-2] =IiK^DM (lq[K-1KliK-1])時，所述項集 Iq 和所述項集 Ii 是可連接的，進行步驟子308 ；
[0124]當所述項集Ig和所述項集Ii不存在如下關(guān)系)&& (ItlM=IiM )&&...&& (Iq[K-2] =IiK^DM (ljK-lKljK-l])時，所述項集 I,和所述項集 Ii 是不可連接的，不存在候選K項集，結(jié)束運算。
[0125]子步驟308，將項集I,和項集Ii進行連接。連接后得到連接項集為:{1,[1]，lq[2],...，Iq[K-l]，Ii [K-1]}，所述連接項集記作候選K項集，所有候選K項集構(gòu)成集合Ck，所述集合Ck中的項集可以是頻繁項集也可以是非頻繁項集。
[0126]在本申請實施例的一種優(yōu)選實施例中，參照圖4，示出了本申請實施例所述一種獲取頻繁項集的流程圖，上述子步驟2084，可以通過剪枝步運算實現(xiàn):
[0127]子步驟402，從所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫中，獲取所有候選K項集的支持度計數(shù)。
[0128]子步驟404，判斷所述候選K項集是否是頻繁項集:
[0129]當所述候選K項集的支持度計數(shù)大于等于所述最小支持度閾值時，所述候選K項集是頻繁項集，進行子步驟406 ；
[0130]當所述候選K項集的支持度計數(shù)小于所述最小支持度計數(shù)閾值時，所述候選K項
集是非頻繁項集，結(jié)束運算。
[0131]子步驟406，獲取得到集合LK。獲取支持度計數(shù)大于等于所述最小支持度閾值的候選K項集，記作頻繁K項集，所有頻繁K項集構(gòu)成集合所述LK。
[0132]在本申請實施例的一種優(yōu)選實施例中，對頻繁項集有這樣一條性質(zhì):任意一個頻繁項集的所有非空子集也必須是頻繁的，反之，如果某個候選項集的任意一個非空子集是非頻繁項集，那么該候選項集也是非頻繁項集。參照圖5，示出了本申請實施例所述另一種獲取頻繁項集的流程圖，上述子步驟2084，可以通過以下子步驟實現(xiàn):
[0133]子步驟502，獲取所述候選K項集的所有非空子集。
[0134]子步驟504，從所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫中，獲取所述候選K項集的非空子集的支持度計數(shù)。
[0135]子步驟506，判斷所述候選K項集的任意一個非空子集是否是頻繁項集:
[0136]當所述候選K項集的任意一個非空子集的支持度計數(shù)都大于等于所述最小支持度閾值時，所述候選K項集是頻繁項集，進行子步驟508 ；
[0137]當所述候選K項集的任意一個非空子集的支持度計數(shù)小于所述最小支持度閾值時，所述集合是非頻繁項集，結(jié)束運算。
[0138]子步驟508，獲取得到集合LK。獲取判斷結(jié)果為頻繁項集的候選K項集，記作頻繁K項集，所有頻繁K項集構(gòu)成集合所述Lk。
[0139]在本申請實施例的一種優(yōu)選實施例中，步驟208，根據(jù)所述集合L1尋找集合Lk，采用逐層搜索迭代的方法，尋找集合Lk:利用已知集合L1通過所述連接步運算找到候選2項集；所述候選2項集通過所述剪枝步運算，找到頻繁2項集，所有頻繁2項集構(gòu)成集合L2 ；然后利用集合L2找集合L3，集合L3找集合L4..?逐層搜索迭代，直到尋找到集合Lk和集合LK+1 ;其中K從2開始取值，當所述集合LK+1是空集時，即:所有候選K+1項集都是非頻繁項集，不存在頻繁K+1項集時，結(jié)束逐層搜索迭代；當所述集合LK+1是非空集合時，通過集合LK+1繼續(xù)尋找集合LK+2..?，至尋找到一個集合1^±為空集時，結(jié)束逐層搜索迭代。
[0140]在本申請實施例的一種優(yōu)選實施例中，將所述頻繁I項集和所有頻繁K項集記作:頻繁項集I。參照圖6，示出了申請實施例所述一種獲取網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息的流程圖，步驟210，可以包括以下子步驟:
[0141]子步驟602，獲取頻繁項集I的所有非空真子集；
[0142]對于兩個非空集合A與B，如果集合A的任何一個元素都是集合B的元素，且集合A古B，我們就說A真包含于B，(記作A □ B)，稱集合A是集合B的一個非空真子集。
[0143]子步驟604，從所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫中分別獲取所述頻繁項集I的支持度計數(shù)，和集合S的支持度計數(shù)；其中，所述集合S是所述頻繁項集I的任意一個非空真子集。support_count (I)表示:頻繁項集I的支持度計數(shù)；support_count (S)表示:集合S的支持度計數(shù);min_conf表示:預(yù)設(shè)最小置信度閾值；
[0144]子步驟606，計算所述頻繁K項集的支持度計數(shù)與所述集合S的支持度計數(shù)的比值，所述比值為所述集合S的置信度。即:support_count(I)/support_count(S)的值為所述集合S的置信度。
[0145]子步驟608，分析所述置信度，獲取網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息。
[0146]當support_count (I)/support_count (S) ^ min_conf 時，獲取網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息:s-> (Ι-s)，所述S-> (1-S)表示:集合S中的元素與集合1-S中的元素具有關(guān)聯(lián)關(guān)系；
[0147]當support_count (I)/support_count (S) < min_conf 時，獲取網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息:集合S中的元素與集合1-S中的元素不具有關(guān)聯(lián)關(guān)系。
[0148]本申請?zhí)峁┑囊环N網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法，通過對網(wǎng)絡(luò)信息間關(guān)聯(lián)關(guān)系的充分挖掘，獲取的關(guān)聯(lián)信息關(guān)聯(lián)度高，關(guān)聯(lián)性準確。同時，根據(jù)所述集合L1尋找所述集合Lk，所述K從2開始取值，直到不能在找到任何頻繁項集時，才停止對K進行取值，獲取得到所有的頻繁項集；進而，可以分析獲取所有頻繁項集對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息。獲取得到的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息完整度高，不會遺漏任何可能存在的關(guān)聯(lián)信息。
[0149]下面結(jié)合一個具體實施例，詳細說明一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法的實現(xiàn)流程。
[0150]參照表1，是通過掃描用戶訪問記錄得到的用戶訪問信息。
【權(quán)利要求】
1.一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取方法，其特征在于，包括: 掃描用戶訪問記錄，獲取所述用戶訪問記錄中的用戶訪問信息，所述用戶訪問信息構(gòu)成信息集合； 根據(jù)所述用戶訪問記錄，獲取所述信息集合每個非空子集的支持度計數(shù)，建立支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫； 根據(jù)所述信息集合和所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫，獲取所有頻繁I項集，所有頻繁I項集構(gòu)成集合L1 ;其中，所述頻繁I項集是所述信息集合的非空子集； 根據(jù)所述集合L1尋找集合Lk，包括以下兩個子步驟: 子步驟I，根據(jù)集合Lih，獲取所有候選K項集；其中，所述候選K項集是所述信息集合的非空子集；子步驟2，根據(jù)所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫，從所述候選K項集中篩選得到:支持度計數(shù)大于等于預(yù)設(shè)最小支持度閾值的候選K項集，記作頻繁K項集，所有頻繁K項集構(gòu)成集合Lk ；其中，所述K從2開始取值，直到根據(jù)所述集合Lk尋找到的集合LK+1是空集為止停止取值；計算所述頻繁I項集和所有頻繁K項集的所有非空真子集的置信度，分析所述置信度，獲取網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)?目息； 基于所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息進行網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述用戶訪問記錄，獲取所述信息集合每個非空子集的支持度計數(shù)，包括: 獲取所述信息集合的所有非空 子集； 獲取每個非空子集中的所有信息元素； 根據(jù)所述用戶訪問記錄，統(tǒng)計所述每個非空子集中的所有信息元素同時被用戶訪問的次數(shù)； 獲取統(tǒng)計結(jié)果，所述統(tǒng)計結(jié)果為每個非空子集的支持度計數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述用戶訪問記錄和所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫，獲取所有頻繁I項集，包括: 從所述信息集合的非空子集中，獲取所有單元素子集，每個單元素子集都記作一個候選I項集；其中，所述單元素子集是指只包含一個元素的非空子集； 從所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫中獲取所述候選I項集的支持度計數(shù)； 從所述候選I項集中篩選得到:支持度計數(shù)大于等于所述最小支持度閾值的候選I項集，記作頻繁I項集。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)集合Lih，獲取所有候選K項集，包括: 獲取集合Lih中的項集Iq和項集Ii ;其中，所述集合Lim為頻繁K-1項集構(gòu)成的集合，i≤l,q≤I,且i古q; 將項集 I,中的項 lq[j]進行排序..*<lq[j]<..*<lq[K-l];其中，所述項集Iq[j]表示所述項集Iq中的第j項，I < j < K-1 ； 將項集Ii中的項IiU]進行排序，1』1]〈1』2]〈...〈liUK...〈UK-1];其中，所述項Ii[j]表示所述項集Ii中的第j項； 當(lJlklJlDM (Iq [2] = Ii [2] )&&...&& (1,^-21=^^-2] )&& (1JK-1] [K-1])時，將所述項集Ip1與所述項集Ii連接，得到連接項集{1q[1]，liq[2]，...，1,[κ-1]，Ii[K-1]}，所述連接項集為候選K項集。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫，從所述候選K項集中篩選得到:支持度計數(shù)大于等于預(yù)設(shè)最小支持度閾值的候選K項集，記作頻繁K項集，包括: 獲取所述候選K項集的所有非空子集；從所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫中，獲取所述候選K項集的非空子集的支持度計數(shù)； 當所述候選K項集的任意一個非空子集的支持度計數(shù)都大于等于所述最小支持度閾值時，所述候選K項集是頻繁項集，記作頻繁K項集； 當所述候選K項集的任意一個非空子集的支持度計數(shù)小于所述最小支持度閾值時，所述集合是非頻繁項集； 其中，所述頻繁K項集的任意一個非空子集的支持度計數(shù)大于等于所述最小支持度閾值。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，計算所述頻繁I項集和所有頻繁K項集的非空真子集的置信度，包括: 獲取頻繁項集I的所有非空真子集；其中，所述頻繁項集包括頻繁I項集和所有頻繁K項集，I≥I; 從所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫中分別獲取所述頻繁項集I的支持度計數(shù)，和集合S的支持度計數(shù)；其中，所述集合S是所述頻繁項集I的任意一個非空真子集； 計算所述頻繁K項集的支持度計數(shù)與所述集合S的支持度計數(shù)的比值，所述比值為所述集合S的置信度。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，分析所述置信度，獲取網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息，包括， 當所述集合S的置信度大于等于預(yù)設(shè)的置信度閾值時，獲取得到:所述集合S中的元素與集合(K-S)中的元素具有關(guān)聯(lián)關(guān)系； 當所述集合S的置信度小于預(yù)設(shè)的置信度閾值時，獲取得到:所述集合S中的元素與集合(K-S)中的元素不具有關(guān)聯(lián)關(guān)系。
8.根據(jù)權(quán)利要求1或7所述的方法，其特征在于，基于所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息進行網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，包括: 從所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息中，獲取指定網(wǎng)站的關(guān)聯(lián)網(wǎng)站； 當用戶訪問所述指定網(wǎng)站時，向所述用戶推薦所述指定網(wǎng)站的關(guān)聯(lián)網(wǎng)站； 當向所述指定網(wǎng)站進行網(wǎng)絡(luò)信息投放時，同時向與所述指定網(wǎng)站具有關(guān)聯(lián)的網(wǎng)站，進行相同的網(wǎng)絡(luò)信息投放； 當用戶通過搜索關(guān)鍵詞搜索到所述指定網(wǎng)站時，同時向所述用戶展示與所述指定網(wǎng)站關(guān)聯(lián)的網(wǎng)站。
9.根據(jù)權(quán)利要求1或7所述的方法，其特征在于，基于所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息進行網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，包括: 從所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)彳目息中，獲取指定商品的關(guān)聯(lián)商品； 當用戶購買所述指定商品時，向用戶推薦所述指定商品的關(guān)聯(lián)商品；當用戶通過搜索關(guān)鍵詞搜索到所述指定商品時，同時向所述用戶展示與所述指定商品關(guān)聯(lián)的商品。
10.一種網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息獲取系統(tǒng)，其特征在于，包括: 掃描模塊，用于掃描用戶訪問記錄，獲取所述用戶訪問記錄中的用戶訪問信息，所述用戶訪問信息構(gòu)成信息集合； 數(shù)據(jù)庫建立模塊，用于根據(jù)所述用戶訪問記錄，獲取所述信息集合每個非空子集的支持度計數(shù)，建立支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫； 頻繁I項集獲取模塊，用于根據(jù)所述用戶訪問記錄和所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫，獲取所有頻繁I項集，所有頻繁I項集構(gòu)成集合L1 ;其中，所述頻繁I項集是所述信息集合的非空子集； 頻繁K項集獲取模塊，用于根據(jù)所述集合L1尋找集合Lk，包括以下兩個子模塊: 候選獲取子模塊，根據(jù)集合LK_1;獲取所有候選K項集；其中，所述候選K項集是所述信息集合的非空子集；篩選子模塊，根據(jù)所述支持度計數(shù)數(shù)據(jù)庫，從所述候選K項集中篩選得到:支持度計數(shù)大于等于預(yù)設(shè)最小支持度閾值的候選K項集，記作頻繁K項集，所有頻繁K項集構(gòu)成集合Lk;其中，所述K從2開始取值，直到根據(jù)所述集合Lk尋找到的集合LK+1是空集為止停止取值；關(guān)聯(lián)獲取模塊，用于計算所述頻繁K項集的所有非空真子集的置信度，分析所述置信度，獲取網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息； 關(guān)聯(lián)應(yīng)用模塊，用于基于所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)信息進行網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。
【文檔編號】G06F17/30GK103514267SQ201310398731
【公開日】2014年1月15日 申請日期:2013年9月4日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月4日
【發(fā)明者】肖燕京, 羅峰, 黃蘇支, 李娜 申請人:快傳（上海）廣告有限公司