改进的FP-growth关联规则算法及其在图书推荐系统中的应用

• 作者: 刘敏娜 吴建卫
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 关联规则算法 FP-growth算法 频繁项集 高校图书推荐系统
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 页码范围: 45-47
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3281字
• 语种: 中文

摘要

在FP-growth关联规则算法的基础上提出了基于动态二维数组的算法，引入可变二维数组结构，动态的将事务数据库存入该数组中，可以大大提高数据挖掘的效率。并以图书馆管理系统中的图书借阅数据作为训练数据，使用改进的FP-growth算法实现了高校图书推荐系统，本系统能够从图书馆图书借阅记录中挖掘和发现读者借阅行为中隐含的规律，得到读者与图书的频繁项集，从而可以实现对不同身份的读者推荐不同类型的图书功能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘敏娜		42	96	5.0	8.0
2	吴建卫		1	3	1.0	1.0