随着业务规模与用户数据量的几何级增长，精准匹配用户个性化需求的推荐服务成为新闻推荐平台优化用户体验及提高访问效率的重要手段。关联规则分析（购物篮分析）作为机器学习与数据挖掘领域的经典技术，对于协助企业洞悉事务内在逻辑、有效挖掘用户与物品、物品间的关联关系具有重要作用。本案例应用新闻推荐平台的真实数据集，在传统的，基于“用户-物品”共现频率分析的关联规则分析方法基础上，深入剖析用户的新闻浏览模式，建立多层次主题的新闻表征方法，创新性地融入了新闻的存续时长、动态变化、聚集特性等状态特征，对关联规则分析中的支持度与置信度计算进行了改进，实现了融合新闻多维度状态特征的多层次主题关联推荐。案例的教学设计遵循“预习-讲解-实施-讨论-评价”的逻辑顺序，灵活运用角色代入、小组研讨、情境教学等多种教学手段，设计了从“基础方法掌握、特定场景优化、具体应用拓展”的渐进式学习过程。通过本案例的学习，学生不仅能够深刻理解关联规则分析的理论精髓，全面掌握其分析流程，还能准确把握用户推荐的核心需求，具备根据具体应用场景提炼业务特征、优化关联规则设计并具体实践的能力。本案例设计紧密贴合实际应用，充分体现了“两性一度”（创新性、实践性与高阶性）的教学要求，彰显了实践导向的教学特色，对于把握教学重难点、满足应用型教学需求，以及在教学内容与教学方法上的创新，均产生了积极的推动作用。
"
["minPrice"]=>
string(4) "0.00"
["maxPrice"]=>
string(4) "0.00"
["discountId"]=>
string(1) "0"
["images"]=>
array(3) {
["large"]=>
string(75) "http://www.chinadatacase.com/files/course/2025/03-20/091538a9bd9e984463.png"
["middle"]=>
string(75) "http://www.chinadatacase.com/files/course/2025/03-20/091538a9c932371712.png"
["small"]=>
string(75) "http://www.chinadatacase.com/files/course/2025/03-20/091538a9cfa8001431.png"
}
["ratingNum"]=>
string(1) "0"
["rating"]=>
string(1) "0"
["hitNum"]=>
string(3) "117"
["hotSeq"]=>
string(1) "0"
["maxPriceObj"]=>
array(2) {
["currency"]=>
string(3) "RMB"
["amount"]=>
string(4) "0.00"
}
["minPriceObj"]=>
array(2) {
["currency"]=>
string(3) "RMB"
["amount"]=>
string(4) "0.00"
}
["minDisplayPrice"]=>
string(4) "0.00"
["maxDisplayPrice"]=>
string(4) "0.00"
["minDisplayPriceObj"]=>
array(2) {
["currency"]=>
string(3) "RMB"
["amount"]=>
string(4) "0.00"
}
["maxDisplayPriceObj"]=>
array(2) {
["currency"]=>
string(3) "RMB"
["amount"]=>
string(4) "0.00"
}
["canManage"]=>
bool(false)
["peopleShowNum"]=>
string(3) "133"
["isMember"]=>
bool(false)
["status"]=>
string(7) "created"
["orgId"]=>
string(1) "1"
["orgCode"]=>
string(2) "1."
["recommendWeight"]=>
string(1) "0"
["recommendedTime"]=>
string(1) "0"
["createdTime"]=>
string(25) "2025-01-13T16:56:35+08:00"
["updatedTime"]=>
string(25) "2025-12-12T10:57:50+08:00"
["product"]=>
array(7) {
["id"]=>
string(4) "2055"
["targetType"]=>
string(6) "course"
["title"]=>
string(63) "融合状态因子的多层主题关联规则用户推荐模型"
["owner"]=>
string(1) "3"
["createdTime"]=>
string(10) "1736758595"
["updatedTime"]=>
string(10) "1742433341"
["target"]=>
array(17) {
["id"]=>
string(4) "2176"
["type"]=>
string(6) "normal"
["title"]=>
string(63) "融合状态因子的多层主题关联规则用户推荐模型"
["subtitle"]=>
string(0) ""
["summary"]=>
string(1744) "随着业务规模与用户数据量的几何级增长，精准匹配用户个性化需求的推荐服务成为新闻推荐平台优化用户体验及提高访问效率的重要手段。关联规则分析（购物篮分析）作为机器学习与数据挖掘领域的经典技术，对于协助企业洞悉事务内在逻辑、有效挖掘用户与物品、物品间的关联关系具有重要作用。本案例应用新闻推荐平台的真实数据集，在传统的，基于“用户-物品”共现频率分析的关联规则分析方法基础上，深入剖析用户的新闻浏览模式，建立多层次主题的新闻表征方法，创新性地融入了新闻的存续时长、动态变化、聚集特性等状态特征，对关联规则分析中的支持度与置信度计算进行了改进，实现了融合新闻多维度状态特征的多层次主题关联推荐。案例的教学设计遵循“预习-讲解-实施-讨论-评价”的逻辑顺序，灵活运用角色代入、小组研讨、情境教学等多种教学手段，设计了从“基础方法掌握、特定场景优化、具体应用拓展”的渐进式学习过程。通过本案例的学习，学生不仅能够深刻理解关联规则分析的理论精髓，全面掌握其分析流程，还能准确把握用户推荐的核心需求，具备根据具体应用场景提炼业务特征、优化关联规则设计并具体实践的能力。本案例设计紧密贴合实际应用，充分体现了“两性一度”（创新性、实践性与高阶性）的教学要求，彰显了实践导向的教学特色，对于把握教学重难点、满足应用型教学需求，以及在教学内容与教学方法上的创新，均产生了积极的推动作用。
"
["cover"]=>
array(3) {
["large"]=>
string(75) "http://www.chinadatacase.com/files/course/2025/03-20/091538a9bd9e984463.png"
["middle"]=>
string(75) "http://www.chinadatacase.com/files/course/2025/03-20/091538a9c932371712.png"
["small"]=>
string(75) "http://www.chinadatacase.com/files/course/2025/03-20/091538a9cfa8001431.png"
}
["status"]=>
string(9) "published"
["studentNum"]=>
string(3) "133"
["discountType"]=>
string(8) "discount"
["discount"]=>
string(2) "10"
["minCoursePrice"]=>
string(4) "0.00"
["maxCoursePrice"]=>
string(4) "0.00"
["defaultCourseId"]=>
string(4) "2182"
["productId"]=>
string(4) "2055"
["goodsId"]=>
string(4) "2054"
["minCoursePrice2"]=>
array(2) {
["currency"]=>
string(3) "RMB"
["amount"]=>
string(4) "0.00"
}
["maxCoursePrice2"]=>
array(2) {
["currency"]=>
string(3) "RMB"
["amount"]=>
string(4) "0.00"
}
}
}
["extensions"]=>
array(3) {
[0]=>
string(8) "teachers"
[1]=>
string(14) "recommendGoods"
[2]=>
string(10) "isFavorite"
}
["specs"]=>
array(1) {
[0]=>
array(26) {
["id"]=>
string(4) "2081"
["goodsId"]=>
string(4) "2054"
["targetId"]=>
string(4) "2182"
["title"]=>
string(0) ""
["seq"]=>
string(1) "1"
["status"]=>
string(9) "published"
["price"]=>
string(4) "0.00"
["coinPrice"]=>
string(4) "0.00"
["usageMode"]=>
string(7) "forever"
["usageDays"]=>
string(1) "0"
["usageStartTime"]=>
string(1) "0"
["usageEndTime"]=>
string(1) "0"
["buyableStartTime"]=>
string(1) "0"
["buyableEndTime"]=>
string(1) "0"
["buyableMode"]=>
NULL
["buyable"]=>
string(1) "1"
["maxJoinNum"]=>
string(1) "0"
["services"]=>
array(0) {
}
["priceObj"]=>
array(2) {
["currency"]=>
string(3) "RMB"
["amount"]=>
string(4) "0.00"
}
["displayPrice"]=>
string(4) "0.00"
["displayPriceObj"]=>
array(2) {
["currency"]=>
string(3) "RMB"
["amount"]=>
string(4) "0.00"
}
["isMember"]=>
bool(false)
["access"]=>
array(2) {
["code"]=>
string(14) "user.not_login"
["msg"]=>
string(15) "用户未登录"
}
["hasCertificate"]=>
bool(false)
["learnUrl"]=>
string(43) "http://www.chinadatacase.com/my/course/2182"
["teachers"]=>
array(1) {
[0]=>
array(6) {
["id"]=>
string(1) "3"
["nickname"]=>
string(5) "admin"
["title"]=>
string(1) " "
["uuid"]=>
string(40) "634d3b58166bfafd4069119be97ee6bfee064c52"
["destroyed"]=>
string(1) "0"
["avatar"]=>
array(3) {
["small"]=>
string(75) "http://www.chinadatacase.com/files/user/otherform/1711697442_1722994936.png"
["middle"]=>
string(75) "http://www.chinadatacase.com/files/user/otherform/1711697442_1722994936.png"
["large"]=>
string(75) "http://www.chinadatacase.com/files/user/otherform/1711697442_1722994936.png"
}
}
}
}
}
}
{
"i18nChapterName": "章",
"i18nUnitName": "节",
"i18nLessonName": "课时",
"i18nTaskName":"任务"
}
{
"text": {
"icon": "es-icon es-icon-graphic",
"name": "图文"
}
,
"video": {
"icon": "es-icon es-icon-video",
"name": "视频"
}
,
"audio": {
"icon": "es-icon es-icon-audio",
"name": "音频"
}
,
"live": {
"icon": "es-icon es-icon-entry-live",
"name": "直播"
}
,
"discuss": {
"icon": "es-icon es-icon-discuss",
"name": "讨论"
}
,
"flash": {
"icon": "es-icon es-icon-flash",
"name": "Flash"
}
,
"doc": {
"icon": "es-icon es-icon-document",
"name": "文档"
}
,
"ppt": {
"icon": "es-icon es-icon-ppt",
"name": "PPT"
}
,
"testpaper": {
"icon": "es-icon es-icon-examination",
"name": "考试"
}
,
"homework": {
"icon": "es-icon es-icon-task",
"name": "作业"
}
,
"exercise": {
"icon": "es-icon es-icon-exercise",
"name": "练习"
}
,
"download": {
"icon": "es-icon es-icon-downloadfile",
"name": "下载资料"
}
,
"cases": {
"icon": "es-icon es-icon-school",
"name": "实验"
}
}
1765612569
