基于关联规则的网络大数据协同过滤推荐系统

摘要：

针对当前推荐系统在为用户提供推荐服务时,存在推荐内容与用户所需内容的平均绝对偏差较大的问题,引入关联规则,开展对推荐系统的设计研究.首先,在遵循协同过滤原则的基础上,构建推荐系统框架结构;其次,利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)完成网络大数据降维预处理与特征分类;再次,为存储海量的大数据资源,建立关系型数据库;最后,基于关联规则,实现对用户感兴趣项目的协同过滤推送.实验结果表明,新的推荐系统在实际应用中能够为用户提供个性化推荐服务,并提高网络大数据资源的利用价值.

关键词：关联规则、大数据、协同过滤、网络、推荐系统

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.3(计算技术、计算机技术)

资助基金：校级教育教学改革研究与实践项目;粤高职计算机教指委教育教学改革研究与实践项目;广东大学生科技创新培育专项资金项目;江门市基础与应用基础研究重点项目;江门市基础与理论科学研究类项目

在线出版日期：2023-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：50-52