数据挖掘中加权关联规则的研究

随着Internet的迅速发展和普及,网络系统中的信息"超载"现象越来越严重。面对众多信息的"海洋",用户经常会迷失在其中,无法顺利找到自己需要的信息。本文针对网络信息推荐系统面临的主要问题,依据Apriori算法思想,提出一种加权关联规则算法,并应用于基于大众标签的推荐系统,进行bookmark,user,tag三元实验分析,通过对tag的相似性来挖掘用户的喜好。实验结果表明:通过加权tag聚类在一定程度上解决了tag冗余的问题,进一步优化了推荐结果。