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| 一种基于频繁项集挖掘的推荐算法 | |
| 作者单位： | ;1.中南民族大学计算机科学学院 |
| 摘 要： | 协同过滤是推荐系统中应用最成功的技术之一,现有基于项目的协同过滤算法在计算项目相似度时过度依赖用户对项目的评分数据,没有考虑项目间内在的关联性,导致推荐质量不高.为了全面客观地评估项目相似度,提出了一种基于频繁项集挖掘的推荐算法(BFIM).该算法提出将频繁项集作用于相似度计算中,可以提高相似度计算的准确性,进而提升推荐算法的推荐质量.实验结果表明:提出的改进算法较对比算法在公开数据集上能取得更好的推荐效果. |
| 关 键 词： | 协同过滤 频繁项集 相似度 推荐算法 |
A recommendation algorithm based on frequent itemsets mining |
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