基于极大频繁项集的粒关联规则方法

李山山; 张正炳; 付青青

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基于极大频繁项集的粒关联规则方法

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推荐系统已经被广泛应用于日常生活的各个领域,粒关联规则适用于推荐系统的冷启动问题,但粒关联规则存在规则集冗余而干扰推荐的问题。为解决该问题,从粒的性质出发,结合极大频繁项集可以紧凑地表示频繁项集的特点,提出基于极大频繁项集的粒关联规则方法 (MGR算法)来改进粒关联规则算法。利用MovieLens数据集,在不同阈值条件下,对比改进算法与传统粒关联规则算法的规则数量、运行时间和推荐准确率之间的关系。试验表明,改进的算法规则数量减少约1/2,运行时间减少约2/3,在不同阈值和不同划分比例的条件下,改进算法的推荐准确率均高于传统算法。

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来源
《长江大学学报：自然科学版》 |2018年第21期|17-21|共6页
作者
李山山; 张正炳; 付青青;
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作者单位

长江大学电子信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
粒关联规则; 极大频繁项集; 推荐系统; 冷启动问题; 数据挖掘;

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