【摘 要】
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针对协同过滤算法在计算相似度时未考虑项目之间内在联系的问题,提出一种结合关联规则的协同过滤改进算法.改进算法首先应用Apriori算法,挖掘项目之间的强关联规则,尤其是两
【机 构】
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广东工业大学计算机学院; 韩山师范学院物理与电子工程系;
【基金项目】
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广东省教育部产学研结合项目(2012B091100003;2012B091000058)资助;广东省专业镇中小微企业服务平台建设项目(2012B040500034)资助
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针对协同过滤算法在计算相似度时未考虑项目之间内在联系的问题,提出一种结合关联规则的协同过滤改进算法.改进算法首先应用Apriori算法,挖掘项目之间的强关联规则,尤其是两个以上项目之间的强关联规则;接着,将强关联规则过滤和拆分;最后将拆分后的强关联规则集成到相似度矩阵中.为适应时效变化和防止用户作弊,在计算相似度时,改进算法还考虑到项目的时效和用户可信度等因素.Movie Lens上的实验结果表明,改进算法提高了推荐系统准确性、有效性和适用性.
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