一种多层多维的关联规则挖掘算法在推荐系统中的应用

摘要：

针对传统协同过滤算法将用户-项目评分矩阵作为数据的输入,试图找到最相似的用户或者项目,但却忽略了用户与项目属性之间的关联关系等问题,本文构建一种多层数据的模型,在不同层次之间找出多维序列,挖掘出频繁多维序列模式,输出关联规则.用输出的关联规则改进评分矩阵,改进后的数据包含了用户和项目之间的关联关系,经过协同过滤算法输出TOP-N推荐项目.在MovieLens数据集上进行试验验证,实验结果表明所提方法能够优化模型的推荐性能.

关键词：关联规则、多层、多维、推荐系统

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省新工科研究与实践项目2017CXQX001

在线出版日期：2019-06-19（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：44-48,54