一种多层多维的关联规则挖掘算法在推荐系统中的应用

• 作者: 陈怕华 黎丹雨
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则 多层 多维 推荐系统
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 44-48,54
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5137字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.06.007

摘要

针对传统协同过滤算法将用户-项目评分矩阵作为数据的输入,试图找到最相似的用户或者项目,但却忽略了用户与项目属性之间的关联关系等问题,本文构建一种多层数据的模型,在不同层次之间找出多维序列,挖掘出频繁多维序列模式,输出关联规则.用输出的关联规则改进评分矩阵,改进后的数据包含了用户和项目之间的关联关系,经过协同过滤算法输出TOP-N推荐项目.在MovieLens数据集上进行试验验证,实验结果表明所提方法能够优化模型的推荐性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎丹雨	中山大学新华学院信息科学学院	4	3	1.0	1.0
2	陈怕华	中山大学新华学院信息科学学院	1	2	1.0	1.0