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摘要
针对异构网络多维数据挖掘执行效率低、管理难度大和挖掘精度低等问题，提出基于粒度计算的异构网络多维数据挖掘方法。基于异构网络数据之间的差异化特性，建立具有数据共享、存储及管理功能的异构网络多维数据模型。依据决策逻辑理论定义异构网络多维数据模型中的多维数据信息表，利用模式搜索对数比率来粒化处理信息表中的结构粒，构造体现多维数据特征的粒度计算模型。引入六元组界定粒度计算模型，实现不同种类粒度的自适应计算，输出异构网络多维数据挖掘结果。通过实验结果可知，在图书馆推荐系统的异构网络中，该方法的挖掘精度高于97%,所推荐图书与用户的关联度高于0.950,挖掘性能较强。
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单位淮南职业技术学院
