Personalization. 
Программная инженерия и технологии программирования сложных систем

Эта система помогает компаниям установить истинно однозначные (1:1) отношения через Интернет и выполняет оценку вероятности того, что данному клиенту подойдут эти рекомендации, выполняет улучшенную навигацию по сайту на основании интересов и профилей клиентов. Personalization позволяет пользователям создавать «механизмы рекомендаций», которые предоставляют индивидуальные рекомендации веб-сайтам на основании анализа поведения веб-клиентов. Модели предвидения Oracle Personalization могут модифицироваться периодически, т. е. ежедневно, еженедельно, ежемесячно, и использоваться механизмами рекомендаций.

— система поиска логических правил

Система WizWhy предприятия WizSoft (http://www.wizsoft.com) является современным представителем подхода, который реализует ограниченный перебор. Хотя авторы системы не раскрывают специфику алгоритма, положенного в основу работы WizWhy, вывод о наличии здесь ограниченного перебора был сделан по результатам тщательного тестирования системы (изучались результаты, зависимости времени их получения от числа параметров, которые анализируются, и т. п.). В WizWhy ограниченный перебор используется в варианте, который модифицировался с применением дополнительного алгоритма «Apriori», исключающего из анализа логические события с низкой частотой.

Алгоритмы ограниченного перебора были предложены в середине 1960;х гг. М. М. Бонгардом для поиска логических закономерностей в данных. С тех нор они доказали свою эффективность при решении множества задач в разнообразных областях.

Эти алгоритмы вычисляют частоты комбинаций простых логических событий в подгруппах данных. Примеры простых логических событий: X = а X, а а < X < 6, где X — любой параметр, а и Ъ — константы. Ограничением является длина комбинации простых логических событий. На основании анализа вычисленных частот делается вывод о полезности той или другой комбинации для установления ассоциации в данных, для классификации, прогнозирования и т. п.

Для большей убедительности авторы WizWhy противопоставляют свою систему нейросетевому подходу и алгоритмам построения деревьев решений и утверждают, что WizWhy, владея более высокими характеристиками, вытесняет другие ПП с рынка Data Mining.