【摘 要】
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针对一类只有用户浏览频次数据且没有项目评分的推荐系统,提出一种基于FP-Growth(频繁模式增长)改进的关联规则挖掘算法,实现用户兴趣推荐.针对传统的FP-growth进行如下改进:
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61703291)
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针对一类只有用户浏览频次数据且没有项目评分的推荐系统,提出一种基于FP-Growth(频繁模式增长)改进的关联规则挖掘算法,实现用户兴趣推荐.针对传统的FP-growth进行如下改进:首先,归一化用户浏览频率,以反映用户的兴趣,并添加遗忘因子来跟踪用户兴趣迁移.其次,采用动态支持度过滤非兴趣项目,以提高推荐结果的准确性.此外,在FP-tree中引入项目活跃度作为冷启动问题的可行方案.最后收集762个用户在企业操作系统(EOS)区块链中访问智能合约的记录来测试改进的算法.实验结果表明,该算法在用户兴趣推荐方
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