基于改進(jìn)Apriori算法的社交網(wǎng)絡(luò)興趣推薦系統(tǒng)研究

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)Apriori算法在處理大數(shù)據(jù)時(shí)效率低、資源占用大的問(wèn)題，提出了改進(jìn)措施。通過(guò)根據(jù)用戶興趣標(biāo)簽的頻率動(dòng)態(tài)調(diào)整支持度閾值，挖掘更具代表性的頻繁項(xiàng)集，提高了算法的針對(duì)性和實(shí)用性。同時(shí)，引入并行計(jì)算，利用多線程技術(shù)加速候選項(xiàng)集的生成和篩選過(guò)程。將計(jì)算任務(wù)劃分為多個(gè)并行子任務(wù)，顯著提升了數(shù)據(jù)處理效率。改進(jìn)后的Apriori算法在社交網(wǎng)絡(luò)興趣推薦系統(tǒng)中得到了應(yīng)用，該算法不僅縮短了候選項(xiàng)集生成與頻繁項(xiàng)集篩選的時(shí)間，而且在相同支持度閾值下，有效降低了誤檢率和漏檢率，一定程度上提升了數(shù)據(jù)挖掘效率及推薦準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：Apriori算法；動(dòng)態(tài)支持度閾值；并行計(jì)算；網(wǎng)絡(luò)興趣推薦系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2025）09-0009-05 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識(shí)碼（OSID） ：

0 引言

隨著社交網(wǎng)絡(luò)的迅猛發(fā)展，涵蓋用戶點(diǎn)贊、評(píng)論、分享等行為信息的海量興趣數(shù)據(jù)在平臺(tái)上不斷累積[1]，這些數(shù)據(jù)無(wú)疑構(gòu)成了深入洞察和挖掘用戶偏好的寶貴資源。因此，如何高效利用這些數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)為用戶量身打造的個(gè)性化推薦[2]，已成為當(dāng)前推薦系統(tǒng)研究領(lǐng)域的前沿?zé)狳c(diǎn)。傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)主要分為三大類別：基于內(nèi)容的推薦[3]、基于協(xié)同過(guò)濾的推薦[4]以及基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦[5-6]。基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)通過(guò)分析用戶歷史行為與內(nèi)容特征的關(guān)聯(lián)，為用戶推薦相似內(nèi)容[7]。但這種方式存在冷啟動(dòng)問(wèn)題，在處理新用戶時(shí)存在局限性，且難以捕捉用戶興趣的變化。基于協(xié)同過(guò)濾推薦則側(cè)重尋找行為相似的用戶群體，據(jù)此為用戶推薦他們可能感興趣的內(nèi)容[8]，這種方式雖能發(fā)掘用戶的潛在興趣，但在數(shù)據(jù)稀疏的情境下表現(xiàn)欠佳，且計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較高。基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦方法則是通過(guò)挖掘數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集，生成關(guān)聯(lián)規(guī)則以進(jìn)行推薦[9]，這種方法能夠產(chǎn)生多樣化的推薦結(jié)果，但其初始階段的計(jì)算量龐大，且對(duì)數(shù)據(jù)量有較高要求。在眾多關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中，Apriori算法[10]得到了廣泛應(yīng)用。它通過(guò)生成候選項(xiàng)集與剪枝兩個(gè)核心步驟，有效地挖掘出數(shù)據(jù)集中的頻繁項(xiàng)集，并據(jù)此生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。然而，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，傳統(tǒng)Apriori算法暴露出效率低下的問(wèn)題[11]。這主要體現(xiàn)在生成龐大的候選項(xiàng)集以及多次掃描整個(gè)數(shù)據(jù)集上，這些操作消耗了大量的內(nèi)存空間和計(jì)算資源。

本研究的核心目標(biāo)是對(duì)傳統(tǒng)的Apriori算法進(jìn)行改進(jìn)，以提升其在社交網(wǎng)絡(luò)興趣推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用效能。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，將采取多項(xiàng)改進(jìn)措施，包括動(dòng)態(tài)調(diào)整支持度閾值[12]、引入并行計(jì)算技術(shù)來(lái)優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程。這些改進(jìn)旨在提高數(shù)據(jù)處理效率與挖掘準(zhǔn)確性，從而為用戶提供更為精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦服務(wù)[13]。通過(guò)這些技術(shù)手段，我們期望能夠克服傳統(tǒng)方法的局限性，推動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)向更高效、更個(gè)性化的方向發(fā)展。

1 研究背景與相關(guān)工作

1.1 興趣推薦系統(tǒng)概述

興趣推薦系統(tǒng)[14]是現(xiàn)代信息技術(shù)的重要組成部分。其核心在于對(duì)用戶歷史行為數(shù)據(jù)的深入分析與挖掘。通過(guò)這一過(guò)程，系統(tǒng)能夠精確地預(yù)測(cè)出用戶可能感興趣的內(nèi)容，從而為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。精準(zhǔn)地推薦不僅提升了用戶體驗(yàn)，還增強(qiáng)了用戶對(duì)系統(tǒng)的黏性和信任。

在現(xiàn)有的研究與實(shí)踐中，為了更準(zhǔn)確地捕捉用戶的興趣點(diǎn)，興趣推薦系統(tǒng)主要采納了三種核心推薦方法。首先，內(nèi)容推薦深入分析用戶歷史行為與偏好，依據(jù)用戶興趣推送相似內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。其次，協(xié)同過(guò)濾推薦通過(guò)尋找相似用戶，推薦其喜愛(ài)內(nèi)容，利用集體智慧拓寬推薦范圍。最后，關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦挖掘內(nèi)容間潛在聯(lián)系，生成關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行推薦，揭示不易直觀發(fā)現(xiàn)的聯(lián)系。這三種方法各有優(yōu)勢(shì)，相互補(bǔ)充，共同構(gòu)成了提升興趣推薦系統(tǒng)性能與準(zhǔn)確性的重要基石。表1展示了不同推薦系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)。

1.2 Apriori 算法概述

Apriori算法是一種廣泛應(yīng)用于關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)的算法，它通過(guò)兩個(gè)核心步驟來(lái)發(fā)掘數(shù)據(jù)集中的頻繁項(xiàng)集：生成候選項(xiàng)集與剪枝過(guò)程[15]。首先，根據(jù)用戶興趣數(shù)據(jù)生成候選頻繁項(xiàng)集，然后通過(guò)計(jì)算支持度來(lái)篩選出實(shí)際的頻繁項(xiàng)集，有效減少搜索空間。最后，根據(jù)頻繁項(xiàng)集生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，并通過(guò)計(jì)算置信度來(lái)評(píng)估規(guī)則的有效性[16]。Apriori算法的工作流程如圖1所示。

1）生成候選項(xiàng)集。

①設(shè)定最小支持度閾值。

②掃描數(shù)據(jù)集，生成所有可能的候選項(xiàng)集。

2）剪枝操作。

①計(jì)算每個(gè)候選項(xiàng)集的支持度。

②去除低于支持度閾值的項(xiàng)集，實(shí)現(xiàn)有效的剪枝，從而減少后續(xù)計(jì)算的復(fù)雜度。

3）生成頻繁項(xiàng)集。

①重復(fù)上述的候選項(xiàng)集生成與剪枝步驟，不斷地發(fā)掘出數(shù)據(jù)集中的頻繁項(xiàng)集。

②無(wú)法再生成新的候選項(xiàng)集停止，最終得到滿足最小支持度要求的頻繁項(xiàng)集。

4）關(guān)聯(lián)規(guī)則的生成與評(píng)估。

①獲得頻繁項(xiàng)集，算法進(jìn)一步生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。

②對(duì)于每一條規(guī)則，計(jì)算其置信度。

③通過(guò)比較置信度與預(yù)設(shè)的最小置信度閾值，剔除置信度較低的規(guī)則。

④生成具有較高有效性和實(shí)用性關(guān)聯(lián)規(guī)則。

2 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

2.1 數(shù)據(jù)集描述

本研究涉及的數(shù)據(jù)來(lái)源于某大型社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。為保護(hù)用戶隱私，所有數(shù)據(jù)在收集后均經(jīng)過(guò)了嚴(yán)格的匿名化處理。具體來(lái)說(shuō)，移除了所有能夠直接識(shí)別用戶身份的信息，并對(duì)可能間接透露用戶身份的敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行了脫敏處理，確保了用戶隱私的安全。表2詳細(xì)列出了該數(shù)據(jù)集中的用戶數(shù)、多樣化的興趣標(biāo)簽以及標(biāo)簽的總數(shù)。其中，用戶興趣標(biāo)簽的分布展現(xiàn)出了顯著的廣泛性，每一類標(biāo)簽都根據(jù)統(tǒng)計(jì)的百分比進(jìn)行表示，如圖2所示。社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的數(shù)據(jù)集為進(jìn)一步深入剖析并理解用戶興趣進(jìn)而進(jìn)行有效的推薦提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，并確保分析結(jié)果的精確性和可信度，我們實(shí)施了一系列的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，具體流程如圖3所示。

1）數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟，目的是去除噪聲數(shù)據(jù)、處理缺失值和解決數(shù)據(jù)不一致性。例如，在提供的數(shù)據(jù)集中有些用戶的興趣標(biāo)簽可能存在缺失，或者標(biāo)簽數(shù)據(jù)包含錯(cuò)誤信息，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)一步處理。首先計(jì)算清洗后的數(shù)據(jù)比例。假設(shè)原始數(shù)據(jù)量為D，清洗后的數(shù)據(jù)量為D'，則有：

3）數(shù)據(jù)劃分。在社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集中，數(shù)據(jù)的劃分對(duì)于后續(xù)的分析至關(guān)重要。隨機(jī)打亂數(shù)據(jù)和按比例劃分?jǐn)?shù)據(jù)是兩種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)劃分方式。

隨機(jī)打亂數(shù)據(jù)可以確保數(shù)據(jù)集的隨機(jī)性和均勻性，避免數(shù)據(jù)集的順序或結(jié)構(gòu)特性而導(dǎo)致的算法偏差。這有助于算法更公平、更全面地探索數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

按比例劃分?jǐn)?shù)據(jù)可以確保在數(shù)據(jù)分布上保持一致，能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估算法的性能和挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則的有效性。

在Apriori算法中，這兩種數(shù)據(jù)劃分方式可以根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求靈活選擇或結(jié)合使用，以達(dá)到最佳的數(shù)據(jù)挖掘效果。

3 Apriori 算法改進(jìn)

在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，傳統(tǒng)的Apriori算法暴露出一些固有的缺陷，核心問(wèn)題包括：一是會(huì)產(chǎn)生大量的候選項(xiàng)集，這增加了算法的復(fù)雜度；二是必須多次掃描整個(gè)數(shù)據(jù)集，導(dǎo)致時(shí)間和計(jì)算資源的顯著消耗。這些挑戰(zhàn)阻礙了算法在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的有效應(yīng)用。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)并提升算法效能，本研究對(duì)經(jīng)典Apriori算法進(jìn)行了優(yōu)化，旨在提高其運(yùn)算效率和擴(kuò)大其應(yīng)用范圍。

3.1 動(dòng)態(tài)調(diào)整支持度閾值

傳統(tǒng)的Apriori算法使用固定的支持度閾值來(lái)篩選頻繁項(xiàng)集，這可能導(dǎo)致一些重要的，但出現(xiàn)頻率稍低的項(xiàng)集被忽略。在本研究的改進(jìn)中，引入了動(dòng)態(tài)調(diào)整支持度閾值的機(jī)制。通過(guò)分析用戶興趣標(biāo)簽的頻率分布，算法能夠動(dòng)態(tài)地調(diào)整支持度閾值。這種動(dòng)態(tài)調(diào)整確保了能夠挖掘出更具代表性和價(jià)值的頻繁項(xiàng)集，即使在它們出現(xiàn)的頻率略低于傳統(tǒng)的固定閾值時(shí)也是如此。算法步驟如下：

1）數(shù)據(jù)預(yù)處理

①收集用戶的興趣標(biāo)簽數(shù)據(jù)，并進(jìn)行清洗和整理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。

②統(tǒng)計(jì)每個(gè)興趣標(biāo)簽的出現(xiàn)頻率f （i），為后續(xù)動(dòng)態(tài)調(diào)整支持度閾值提供依據(jù)。

2）初始支持度閾值設(shè)定

設(shè)定一個(gè)初始的支持度閾值min_support。根據(jù)用戶興趣標(biāo)簽的總體分布情況來(lái)設(shè)定，設(shè)定為所有標(biāo)簽出現(xiàn)頻率的平均值。

3）動(dòng)態(tài)調(diào)整支持度閾值

對(duì)于每個(gè)興趣標(biāo)簽i，可根據(jù)其出現(xiàn)頻率f （i）與所有標(biāo)簽出現(xiàn)頻率的平均值的比值來(lái)調(diào)整其支持度閾值。設(shè)調(diào)整后的支持度閾值為adjusted_support（i）。

其中，average_frequency表示所有興趣標(biāo)簽出現(xiàn)頻率的平均值，α 是一個(gè)調(diào)整因子，用于控制頻率對(duì)支持度閾值的影響程度。當(dāng)α 較大時(shí)，頻率對(duì)支持度閾值的影響更為顯著；當(dāng)α 較小時(shí)，頻率對(duì)支持度閾值的影響較為平緩。

4）Apriori算法應(yīng)用

使用調(diào)整后的支持度閾值adjusted_support（i） 來(lái)應(yīng)用Apriori算法挖掘頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。

3.2 并行計(jì)算

為了顯著提升候選項(xiàng)集的生成速度以及頻繁項(xiàng)集的篩選效率，設(shè)計(jì)一種基于多線程技術(shù)的并行計(jì)算方案。此方案通過(guò)精心策劃地將數(shù)據(jù)集分割成若干個(gè)子集，并將這些子集分配給多個(gè)線程以并行方式進(jìn)行處理，從而充分利用了現(xiàn)代多核處理器的計(jì)算能力。具體步驟如下：

1）數(shù)據(jù)集分割

①初始階段，對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集D進(jìn)行全面分析，依據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模、分布特性及計(jì)算資源可用性，將其智能地劃分為n個(gè)子集，記作D₁，D₂，...，D_n。

②每個(gè)子集D_i 均包含一部分原始數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)劃分既均衡又高效，旨在最大化并行計(jì)算的性能增益。

2）線程分配與任務(wù)調(diào)度

將劃分后的子集分配給不同的線程，每個(gè)線程負(fù)責(zé)處理一個(gè)或多個(gè)子集。實(shí)現(xiàn)一個(gè)有效的任務(wù)調(diào)度機(jī)制，確保所有線程能夠協(xié)同工作，避免資源競(jìng)爭(zhēng)和死鎖情況，同時(shí)最大化計(jì)算資源的利用率。

3）并行生成候選項(xiàng)集

①每個(gè)線程獨(dú)立地在其負(fù)責(zé)的子集上執(zhí)行Apriori算法的第一步，即生成候選項(xiàng)集。

②通過(guò)局部計(jì)算，每個(gè)線程都能產(chǎn)生一部分候選項(xiàng)集，這些候選項(xiàng)集是基于其分配到的數(shù)據(jù)子集而得出的。

4）合并與篩選頻繁項(xiàng)集

所有線程生成的候選項(xiàng)集會(huì)被匯總到一個(gè)中央數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，通常是一個(gè)共享的內(nèi)存區(qū)域或分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。在合并階段，可能會(huì)涉及去重操作，以確保候選項(xiàng)集的唯一性。隨后，對(duì)所有候選項(xiàng)集進(jìn)行全局支持度計(jì)數(shù)，根據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整后的支持度閾值篩選出頻繁項(xiàng)集。

5）性能優(yōu)化與負(fù)載均衡

①監(jiān)控各線程的執(zhí)行情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)集劃分和線程分配策略，以實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡

②利用緩存技術(shù)減少內(nèi)存訪問(wèn)延遲，提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)效率。

③優(yōu)化線程間通信和數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制，減少不必要的開(kāi)銷。

6）結(jié)果整合與輸出

最終，所有線程處理完畢后，將挖掘出的頻繁項(xiàng)集進(jìn)行整合，并按照一定格式輸出給用戶或存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。

通過(guò)采用上述并行計(jì)算方案，算法在候選項(xiàng)集生成和頻繁項(xiàng)集篩選方面實(shí)現(xiàn)了顯著的加速效果。多線程技術(shù)的引入不僅提高了算法的執(zhí)行效率，還增強(qiáng)了其對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理能力，使得算法在實(shí)際應(yīng)用中更加實(shí)用和高效。算法流程如下：輸入：數(shù)據(jù)集D，初始支持度閾值比例min_sup_ratio，調(diào)整因子α，并行處理的線程數(shù)num_threads。

輸出：挖掘出的頻繁項(xiàng)集F。

①數(shù)據(jù)預(yù)處理與分割：根據(jù)num_threads將數(shù)據(jù)集劃分為n個(gè)子集，記作D₁，D₂，...，D_n，確保子集大小均衡。

②初始化多線程環(huán)境：創(chuàng)建線程池，初始化num_threads個(gè)線程。

③統(tǒng)計(jì)標(biāo)簽頻率（并行） ：為線程分配子集，并行計(jì)算子集中標(biāo)簽頻率freq，結(jié)果存儲(chǔ)在一個(gè)局部字典中。

④合并標(biāo)簽頻率并計(jì)算平均頻率：匯總得到全局標(biāo)簽頻率字典freq_dict，計(jì)算全局平均頻率avg_freq。

⑤ 設(shè)定并調(diào)整支持度閾值（ 并行） ：根據(jù)min_sup_ratio，avg_freq和α，計(jì)算子集中每個(gè)標(biāo)簽的調(diào)整后支持度閾值adjusted_support（i），存儲(chǔ)在一個(gè)局部字典中。

⑥生成候選項(xiàng)集（并行） ：使用adjusted_support（i）獨(dú)立生成候選項(xiàng)集。

⑦合并候選項(xiàng)集并篩選頻繁項(xiàng)集：匯總候選項(xiàng)集，去重并進(jìn)行全局支持度計(jì)數(shù)。根據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整后的支持度閾值篩選出頻繁項(xiàng)集F。

4 實(shí)例分析

為了驗(yàn)證改進(jìn)Apriori算法在社交網(wǎng)絡(luò)興趣推薦系統(tǒng)中的有效性，選擇某社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的用戶興趣標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。通過(guò)對(duì)用戶興趣標(biāo)簽數(shù)據(jù)的挖掘，可以發(fā)現(xiàn)用戶的興趣模式，為用戶提供更精準(zhǔn)的推薦。

4.1 數(shù)據(jù)處理與分析

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)包括用戶的興趣標(biāo)簽，如音樂(lè)、電影、旅游、運(yùn)動(dòng)等。數(shù)據(jù)處理包含幾個(gè)步驟：1）數(shù)據(jù)集劃分：將數(shù)據(jù)集按8∶2的比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。2）參數(shù)設(shè)置：設(shè)定最小支持度閾值和最小置信度閾值，并進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)以觀察不同參數(shù)設(shè)置下的算法性能。3）性能指標(biāo)：主要通過(guò)挖掘效率（運(yùn)行時(shí)間） 、挖掘數(shù)量（頻繁項(xiàng)集數(shù)目） 、誤檢率和漏檢率等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。

分別采用傳統(tǒng)Apriori算法與改進(jìn)Apriori算法對(duì)這些興趣標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，比較兩種算法的挖掘效果。以下是實(shí)驗(yàn)結(jié)果的詳細(xì)分析：

1）運(yùn)行時(shí)間對(duì)比：改進(jìn)前后的Apriori算法在處理不同規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)的運(yùn)行時(shí)間如圖4所示。

2）誤檢率和漏檢率對(duì)比：改進(jìn)前后的Apriori算法在相同支持度閾值和置信度閾值下的誤檢率和漏檢率如圖5所示。

3）數(shù)據(jù)挖掘效果對(duì)比：不同用戶興趣標(biāo)簽的數(shù)據(jù)挖掘效果對(duì)比如圖6所示。

4）誤檢率和漏檢率對(duì)比：改進(jìn)前后的Apriori算法在不同支持度閾值和置信度閾值下的誤檢率和漏檢率如圖7所示。

4.2 結(jié)果分析

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，改進(jìn)后的Apriori算法在不同用戶興趣標(biāo)簽的數(shù)據(jù)挖掘效果上均優(yōu)于傳統(tǒng)Apriori算法。具體表現(xiàn)為：1）改進(jìn)后的算法在處理不同規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)的運(yùn)行時(shí)間更短；2）在相同的支持度閾值下，改進(jìn)后的算法能夠挖掘出更多的頻繁項(xiàng)集，且誤檢率和漏檢率在一定程度上降低。3）在不同興趣標(biāo)簽的數(shù)據(jù)挖掘上表現(xiàn)出更優(yōu)的效果。通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析，可以驗(yàn)證改進(jìn)Apriori算法在社交網(wǎng)絡(luò)興趣推薦中的有效性和優(yōu)越性，不僅提升了數(shù)據(jù)處理的效率，還降低了誤檢率和漏檢率，提高了推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。

5 結(jié)束語(yǔ)

本研究深入分析了社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)用戶興趣標(biāo)簽數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了改進(jìn)Apriori算法在社交網(wǎng)絡(luò)興趣推薦系統(tǒng)中的優(yōu)越效能。通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整支持度閾值以及并行計(jì)算方法，提升了數(shù)據(jù)挖掘效率，縮短了候選項(xiàng)集生成和頻繁項(xiàng)集篩選時(shí)間。同時(shí)，該算法還提高了數(shù)據(jù)挖掘準(zhǔn)確性，在相同支持度閾值下，誤檢率和漏檢率均有效降低。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，改進(jìn)算法在處理用戶興趣標(biāo)簽數(shù)據(jù)挖掘時(shí)優(yōu)于傳統(tǒng)Apriori算法，更適用于社交網(wǎng)絡(luò)興趣推薦系統(tǒng)，改善用戶體驗(yàn)。未來(lái)，我們將繼續(xù)優(yōu)化算法，探索更多技術(shù)，以提升系統(tǒng)性能和用戶體驗(yàn)。