基于数据清洗和关联规则的图书推荐算法

• 作者: 李绍华 王铮 梁艺多
• 来源期刊: 赤峰学院学报（自然科学版）
• 关键词: 图书推荐 数据挖掘 Apriori算法 数据清洗 关联规则
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 8-12
• 页数: 5页
• 分类号: TP392
• 语种: 中文

摘要

使用数据挖掘技术可以从用户的图书借阅数据中挖掘有价值的信息,获得用户的借阅行为,为用户提供个性化图书推荐服务.传统的关联规则算法在使用前不进行数据清洗,导致单一用户的单一借阅记录在整体数据集中相对地变成了离群点,使Apriori算法的运行时间显著增加.本文根据数据集的支持度、置信度和过滤度的阈值进行数据清洗,再使用Apriori算法对清洗后的数据集进行关联规则分析.实验结果表明在大数据量和小数据量的情况下,带有数据清洗的Apriori算法的分析耗时更短,强关联规则更强,在个性化图书推荐领域中效果显著.