基于标签的推荐系统关联算法研究

摘要

推荐系统存在的目的就是帮助用户快速发现所需信息，并结合用户自身特点和兴趣爱好，为用户寻找高质量高价值的资源，从而减少用户接触重复或无关信息带来的不利影响，提升用户体验度。对基于标签的推荐系统进行了深入了解，在传统算法的基础上引入关联规则挖掘，并通过使用K-means聚类方法对标签集合分类来降低矩阵的数据稀疏度。通过发现海量用户行为之间的隐含规律并作为推荐依据，提高推荐系统的准确度和对结果集中项目类型的覆盖率。