优化推荐非空率的关联规则算法研究

"本文主要探讨了关联规则推荐算法在数据挖掘中的应用，特别是在处理冷门与热门数据推荐平衡性上的不足。通过对Apriori算法的重新评估和分析，提出了一种新的评估指标——推荐非空率，并定义了k前项频繁项集关联规则。文章进一步设计了一种基于k前项频繁项集的剪枝方法，优化了Apriori算法，旨在提高推荐效率和质量，同时平衡不同数据的推荐权重。通过理论分析和实验验证，k前项剪枝策略能有效提升频繁项集的提取效率，具有高推荐非空率、调和平均值和推荐准确率，从而更好地处理推荐系统的冷热数据平衡问题。" 关联规则推荐算法是推荐系统中的一种常用技术，它通过发现用户行为数据中的频繁项集和强关联规则来生成个性化推荐。传统的Apriori算法在寻找频繁项集时，主要关注效率，但忽视了推荐的多样性，可能导致热门项目的过度推荐，而冷门项目被忽视。推荐非空率这一新提出的指标，旨在衡量推荐结果中包含至少一个有效推荐的比例，有助于改善推荐的覆盖率。 为了实现更均衡的推荐，作者定义了k前项频繁项集关联规则，这允许算法关注特定数量的最频繁项，以控制热门和冷门项目的比例。基于k前项频繁项集的剪枝方法则是在Apriori算法的基础上，通过限制频繁项集的大小，减少了无效的计算，从而提高了推荐效率。 实验表明，采用k前项剪枝策略的算法不仅提高了频繁项集的挖掘速度，而且在推荐非空率、调和平均值（衡量推荐系统的综合性能）和推荐准确率上都有显著提升。这证明了该方法在平衡冷热数据推荐权重上的有效性，能够为推荐系统提供更全面、准确的推荐结果，提升用户体验。 关键词的分布反映了文章的主要研究内容和技术点：关联规则用于发现用户行为模式，推荐系统是应用这些规则的平台，推荐非空率是评价推荐质量的新维度，而数据挖掘则是整个过程的基础工具。这篇文章为改进推荐系统的效果和平衡性提供了有价值的理论和实践指导。