计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2008年
8期
242-244
,共3页
王涛伟%Ren Yibo
王濤偉%Ren Yibo
왕도위%Ren Yibo
加权关联规则%个性化推荐%New-Apriori算法%加权支持度%加权频繁集
加權關聯規則%箇性化推薦%New-Apriori算法%加權支持度%加權頻繁集
가권관련규칙%개성화추천%New-Apriori산법%가권지지도%가권빈번집
关联规则是个性化推荐系统中最重要的技术手段之一.传统的基于关联规则的个性化推荐认为,每个项目都具有相同的重要性,在实际应用中缺乏一定的针对性.在New-Apriori算法的加权支持度基础上结合Fp-growth算法思想,提出了基于Fp-树的加权关联规则算法.在实验中采用网页被用户选择的频率作为权重值,在个性化推荐系统中对该算法进行了实现.实验结果表明该算法具有较高的准确性和效率.
關聯規則是箇性化推薦繫統中最重要的技術手段之一.傳統的基于關聯規則的箇性化推薦認為,每箇項目都具有相同的重要性,在實際應用中缺乏一定的針對性.在New-Apriori算法的加權支持度基礎上結閤Fp-growth算法思想,提齣瞭基于Fp-樹的加權關聯規則算法.在實驗中採用網頁被用戶選擇的頻率作為權重值,在箇性化推薦繫統中對該算法進行瞭實現.實驗結果錶明該算法具有較高的準確性和效率.
관련규칙시개성화추천계통중최중요적기술수단지일.전통적기우관련규칙적개성화추천인위,매개항목도구유상동적중요성,재실제응용중결핍일정적침대성.재New-Apriori산법적가권지지도기출상결합Fp-growth산법사상,제출료기우Fp-수적가권관련규칙산법.재실험중채용망혈피용호선택적빈솔작위권중치,재개성화추천계통중대해산법진행료실현.실험결과표명해산법구유교고적준학성화효솔.
