【摘 要】
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如今,推荐系统在国内各大网站应用非常广泛,可以让用户在更短的时间内去获得需要的信息,提高用户的体验。传统的推荐系统多采用协同过滤算法来进行推荐,由于其在计算项目相似
【机 构】
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沈阳理工大学信息科学与工程学院,中共辽宁省委党校信息中心
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如今,推荐系统在国内各大网站应用非常广泛,可以让用户在更短的时间内去获得需要的信息,提高用户的体验。传统的推荐系统多采用协同过滤算法来进行推荐,由于其在计算项目相似度时没有考虑到项目之间的内在联系,但是现实生活中项目之间是可以分类的,具有一定的内在联系。所以针对此问题本文提出了一种改进算法。改进算法的重点在于应用关联规则算法（FP-growth）,挖掘出项目之间的强关联规则,然后在具有强关联规则的项目之间进行重点推荐。将本算法在雅虎音乐数据集上进行了实验验证,结果证明,改进的算法提高了推荐的准确性。
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