本文關(guān)鍵詞：一種結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則的協(xié)同過濾推薦算法

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【摘要】：針對(duì)協(xié)同過濾算法在計(jì)算相似度時(shí)未考慮項(xiàng)目之間內(nèi)在聯(lián)系的問題,提出一種結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則的協(xié)同過濾改進(jìn)算法.改進(jìn)算法首先應(yīng)用Apriori算法,挖掘項(xiàng)目之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則,尤其是兩個(gè)以上項(xiàng)目之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則;接著,將強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則過濾和拆分;最后將拆分后的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則集成到相似度矩陣中.為適應(yīng)時(shí)效變化和防止用戶作弊,在計(jì)算相似度時(shí),改進(jìn)算法還考慮到項(xiàng)目的時(shí)效和用戶可信度等因素.Movie Lens上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法提高了推薦系統(tǒng)準(zhǔn)確性、有效性和適用性.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;韓山師范學(xué)院物理與電子工程系;
【關(guān)鍵詞】： 關(guān)聯(lián)規(guī)則 協(xié)同過濾 用戶可信度 Apriori 推薦算法
【基金】：廣東省教育部產(chǎn)學(xué)研結(jié)合項(xiàng)目(2012B091100003;2012B091000058)資助 廣東省專業(yè)鎮(zhèn)中小微企業(yè)服務(wù)平臺(tái)建設(shè)項(xiàng)目(2012B040500034)資助
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 1引言隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)信息呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng),出現(xiàn)了“信息過載”問題,推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生[1].協(xié)同過濾作為應(yīng)用最廣泛的推薦算法,其簡(jiǎn)單的模型理念和實(shí)現(xiàn)過程備受大型企業(yè)青睞[2].協(xié)同過濾的原理是尋找與目標(biāo)用戶相似的項(xiàng)目(或用戶)作為最近鄰,再根據(jù)最近鄰預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶

【相似文獻(xiàn)】

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5 高e，

本文編號(hào)：686384