基于贝叶斯网络的个性化关联推荐模型研究

针对关联规则挖掘不能有效进行个性化推荐问题,研究了关联规则挖掘与贝叶斯网络相融合的个性化关联推荐模型,采用历史记录剪枝与贝叶斯网络校验相结合的办法,对关联规则挖掘算法进行改进。在关联规则挖掘过程中,结合用户历史记录,对关联规则中的频繁项集进行筛选,低于给定阈值项集被剪枝,并把剪枝后的项集输入贝叶斯校验网络进行个性化校验,对校验结果排序后按排名先后进行推荐,实现把读者真正喜欢的图书优先推荐给读者,该推荐模型在一定程度上解决了现有推荐系统中个性化较弱的问题。实验表明,贝叶斯网络可以提高关联推荐的个性化程度。