基于關聯規則挖掘的分類隨機游走算法

施海鷹

(上海大學 計算機工程與科學學院,上海 200444)

基于關聯規則挖掘的分類隨機游走算法

施海鷹

(上海大學 計算機工程與科學學院,上海 200444)

隨著互聯網技術的不斷進步和互聯網的飛速發展，人們可以很方便地在互聯網上尋找各種各樣的信息。用戶在尋找他們真正感興趣的信息時會花費大量的時間，從而導致效率不高，這種現象被稱作“信息過載”。推薦系統是解決信息過載問題的一種行之有效的方法。目前，推薦系統中應用最廣泛的兩種推薦技術是基于內容的推薦算法和協同過濾推薦算法，但其不能很好地處理冷啟動和稀疏性問題。為了更好地解決這兩個問題，在對傳統分類隨機游走算法進行改進的基礎上，提出了基于關聯規則挖掘的分類隨機游走算法。該算法利用關聯規則挖掘的特性，挖掘用戶屬性與項目之間的關聯，為新用戶構造初始的評分向量，彌補了經典算法的不足，較好地處理了冷啟動問題。驗證實驗結果表明，該算法具有較好的有效性和精確性。

推薦系統；關聯規則；分類隨機游走算法；信息過載

1 概 述

隨著互聯網的不斷發展，用戶在互聯網上查詢感興趣的信息的效率越來越低，用戶將大量時間花在了瀏覽不相關的信息上。為了解決上述問題，推薦系統應運而生。推薦系統的任務主要是將信息和用戶有效地聯系起來，一方面讓用戶發現自己需要的、感興趣的、有價值的信息；另一方面讓這些信息出現在用戶面前。……