文献类型：期刊文章

作　　者：黎丹雨[1] 陈怡华[1]

LI Dan-yu;CHEN Yi-hua(School of Information Science,Xinhua College of Sun Yat-sen University,Guangzhou 510000,China)

机构地区：[1]中山大学新华学院信息科学学院

出　　处：《计算机与现代化》

基　　金：广东省新工科研究与实践项目(2017CXQX001)

年　　份：2019

卷　　号：0

期　　号：6

起止页码：44-48

语　　种：中文

收录情况：IC、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对传统协同过滤算法将用户-项目评分矩阵作为数据的输入,试图找到最相似的用户或者项目,但却忽略了用户与项目属性之间的关联关系等问题,本文构建一种多层数据的模型,在不同层次之间找出多维序列,挖掘出频繁多维序列模式,输出关联规则。用输出的关联规则改进评分矩阵,改进后的数据包含了用户和项目之间的关联关系,经过协同过滤算法输出TOP-N推荐项目。在MovieLens数据集上进行试验验证,实验结果表明所提方法能够优化模型的推荐性能。

关 键 词：关联规则 多层  多维  推荐系统

分 类 号：TP391]