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| 基于数据清洗和关联规则的图书推荐算法 | |
| 摘 要： | 使用数据挖掘技术可以从用户的图书借阅数据中挖掘有价值的信息,获得用户的借阅行为,为用户提供个性化图书推荐服务。传统的关联规则算法在使用前不进行数据清洗,导致单一用户的单一借阅记录在整体数据集中相对地变成了离群点,使Apriori算法的运行时间显著增加。本文根据数据集的支持度、置信度和过滤度的阈值进行数据清洗,再使用Apriori算法对清洗后的数据集进行关联规则分析。实验结果表明在大数据量和小数据量的情况下,带有数据清洗的Apriori算法的分析耗时更短,强关联规则更强,在个性化图书推荐领域中效果显著。 |
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