基于数据过滤Apriori算法的图书推荐模型

• 作者: 李绍华 冯晶莹 王铮
• 来源期刊: 齐齐哈尔大学学报（自然科学版）
• 关键词: 图书推荐 个性化 Apriori算法 数据过滤
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 页码范围: 38-43
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-984X.2021.04.008

摘要

可以从读者的图书借阅记录中挖掘有价值的数据,识别读书佦好,提供个性化的图书借阅推荐服务.Apriori算法存在单一用户的单一借阅记录在整体数据集中变成离群点,导致分析时间和内存开销显著增加的问题.通过设定置信度、支持度和过滤度的阈值,对原数据集进行过滤;再使用Apriori算法对新的数据集进行关联规则分析.带有数据过滤的关联规则算法在图书借阅记录数据量无论大和寏的情况下,分析时间更短,内存开销更寏,强关联规则更强.