一种结合关联规则的协同过滤推荐算法

摘要：

针对协同过滤算法在计算相似度时未考虑项目之间内在联系的问题,提出一种结合关联规则的协同过滤改进算法.改进算法首先应用Apriori算法,挖掘项目之间的强关联规则,尤其是两个以上项目之间的强关联规则;接着,将强关联规则过滤和拆分;最后将拆分后的强关联规则集成到相似度矩阵中.为适应时效变化和防止用户作弊,在计算相似度时,改进算法还考虑到项目的时效和用户可信度等因素.MovieLens上的实验结果表明,改进算法提高了推荐系统准确性、有效性和适用性.

关键词：关联规则、协同过滤、用户可信度、Apriori、推荐算法

所属期刊栏目：37

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省教育部产学研结合项目2012B091100003、2012B091000058;广东省专业镇中小微企业服务平台建设项目2012B040500034

在线出版日期：2016-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：287-292