论文部分内容阅读
随着移动互联网技术的发展,通过手机进行阅读已经成为人们的一种生活习惯。为了帮助读者在成千上万的"书海"中找到自己喜欢的图书,提出将经典的频繁项集挖掘算法FP-Growth应用到图书推荐系统中。算法根据读者的历史阅读记录,挖掘频繁出现的图书阅读组合,提取满足最小支持度和最小置信度阈值的强关联性规则,并根据关联规则进行图书智能推荐。实例证明该系统能够为读者提供快速、准确的智能推荐服务。