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公开(公告)号：CN107133370A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710462663.9
申请日：2017-06-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于关联规则的标签推荐方法，包括以下步骤：利用滑动时间窗口模型在每个时间窗口内采集每个用户的标签事务并添加至标签事务集合T；利用最大频繁项挖掘算法对上述集合T挖掘得到频繁共现的标签集集合F；对集合上述集合F挖掘，找出标签集之间的关联规则集合R；收集每个待推荐用户所使用过的所有标签，得到一条关于该用户的标签集合；判断所述标签关联规则集合R中的先导标签集是否存在于该用户的标签集合中，当判断为存在时，将该条关联规则的后继标签集推荐给该用户。本发明很大程度上缓解了标签数据稀疏问题，并且避免了时间跨度过大，导致的无关标签之间的相互影响，提高关联规则挖掘的可靠性，使标签推荐结果更加准确。
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