基于标签关联规则的挖掘与研究

社会化标签系统以其巨大的服务商业价值被越来越多的专家学者关注和研究,在社会化标签系统中,用户可以按照自己的喜好来对各种网络资源帖上标签,能更方便信息的检索和快速查找。标签应用技术也逐渐成熟起来,通过传统的关联规则挖掘方法,对标签数据进行标签预测分析,为用户推荐有参考价值的标签,有助于电商提供产品的精准推广服务,同时促进社会化网络快速、稳定的发展。将文本挖掘、机器学习技术与标签数据相结合,利用Apriori算法来进行基于标签的关联规则挖掘研究。通过研究结果数据分析可知标签预测结果,有很好的标签预测效果,并在各种商业模式的驱动下,作为信息处理的一种抽象形式得到了广泛关注,各种服务即将快速增长。