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融合关联规则Apriori和Weighted-Slope One算法的模型研究

发布时间:2017-09-20 19:35

  本文关键词:融合关联规则Apriori和Weighted-Slope One算法的模型研究


  更多相关文章: 频繁模式挖掘 关联规则 线性模型 Apriori算法 Weighted-Slope One算法


【摘要】:针对于Slope One算法不精确不具有解释性的缺点提出了一种融合关联规则Apriori和WeightedSlope One的算法模型。利用关联挖掘Apriori找出互相关联的物品集大大提高了Slope One算法的推荐精度。融合后的AW-Slope One的算法在Movielens数据集上的对比实验结果表明,在数据集稀疏以及邻居数目较少的情况下,平均绝对误差(MAE)大大降低。
【作者单位】: 贵州大学计算机科学与技术学院;贵州师范学院数学与计算机科学学院;
【关键词】频繁模式挖掘 关联规则 线性模型 Apriori算法 Weighted-Slope One算法
【基金】:2016年贵州省省级重点支持学科“计算机应用技术”(黔学位合字ZDXK[2016]20号) 2016年度贵州省科技平台及人才团队专项资金项目(项目编号:黔科合平台人才[2016]5609) 2016年度省教育厅高校自然科学研究项目(黔教合字[2016]015;黔教合KY字[2016]040) 2015年省级高技术产业示范工程专项(黔发改投资[2015]1588号)
【分类号】:TP311.13
【正文快照】: 引言 随着信息资源的超载式增长,用户对个性化服务需求逐步提高,推荐系统在电子商务、社交网络和新闻推荐等领域已成为不可或缺的技术[1]。个性化推荐系统中,协同过滤(Collaborative filtering,CF)是应用最成功、最广泛的技术之一[1],但他们需要消耗大量的时间去计算用户和物

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本文编号:890028

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