%0 Journal Article
%T 一种结合关联规则的协同过滤推荐算法
%A 洪英汉
%A 陈传瑜
%A 陈平华
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2016
%X 摘要 针对协同过滤算法在计算相似度时未考虑项目之间内在联系的问题,提出一种结合关联规则的协同过滤改进算法．改进算法首先应用Apriori算法,挖掘项目之间的强关联规则,尤其是两个以上项目之间的强关联规则;接着,将强关联规则过滤和拆分;最后将拆分后的强关联规则集成到相似度矩阵中．为适应时效变化和防止用户作弊,在计算相似度时,改进算法还考虑到项目的时效和用户可信度等因素．MovieLens上的实验结果表明,改进算法提高了推荐系统准确性、有效性和适用性
%K 关联规则
%K 协同过滤
%K 用户可信度
%K Apriori
%K 推荐算法
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract3264.shtml