關聯規則推薦算法分析及評估
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標簽：推薦算法(9953)
現有的關聯規則推薦技術在數據提取時主要側重于關聯規則的提取效率，缺乏對冷、熱門數據推薦平衡性的考慮和有效處理。為了提高個性化推薦效率和推薦質量，平衡冷門與熱門數據推薦權重，對關聯規則的Apriori算法頻繁項集挖掘問題進行了重新評估和分析，定義了新的測評指標推薦非空率以及七前項頻繁項集關聯規則的概念，設計了基于K前項頻繁項集的剪枝方法，提出了優化Apriori算法且適合不同測評標準值的七前項頻繁項集挖掘算法，降低頻繁項集提取的時問復雜度。理論分析比較與實驗表明，七前項剪枝方法提高了頻繁項集的提取效率，擁有較高的推薦非空率、調和平均值和推薦準確率，有效地平衡了冷、熱門數據的推薦權重。
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