一种结合关联规则的协同过滤推荐算法

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