【摘 要】
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针对现有社交好友推荐算法只关注“人”忽略“事”的问题,提出一种基于关联规则与相似度的推荐算法。通过对用户每天发布的信息进行相似度计算,将相似度达到给定阈值的信息视
【基金项目】
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贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教KY字[2017]205),贵州省科学技术基金计划项目(黔科合基础[2016]1115),2016年度贵州省科技平台及人才团队专项资金(20165609),2016年贵州省普通高等学校工程研究中心专项资金(黔教合KY字[2016]015)
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针对现有社交好友推荐算法只关注“人”忽略“事”的问题,提出一种基于关联规则与相似度的推荐算法。通过对用户每天发布的信息进行相似度计算,将相似度达到给定阈值的信息视为一条交易记录,把发布的信息视为交易项,信息库视为交易数据库,计算出二阶候选项集,推荐支持数最高的前N项信息的发布者为好友。实验结果表明,与基于关联规则与标签的好友推荐算法相比,该算法具有较高的准确率。
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