[发明专利]一种基于关联规则的标签推荐方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于关联规则的标签推荐方法，属于计算机的技术领域。

背景技术

标签系统在实际应用中得到广泛应用，标签可以直接明了地表示出用户、资源等对象的个性特征，如：用户的身份、学历、所在地、兴趣的标签；电影的类别、语种的标签；书籍的语言、类别、篇幅。当某个对象拥有充足的标签数据时，系统就可以捕捉到关于该对象更加精准的、更加全面可靠的特征。

但是，当前基于标签的系统中标签使用的情况并不理想，用户不知如何选择适宜标签，标签无法多次合理利用，尤其是当标签信息的时间跨度过大时，导致本来无关的标签会相互影响，无法准确的挖掘出标签之间潜在的关系，降低了标签的实用性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种基于关联规则的标签推荐方法，解决现有方法中标签无法多次合理利用，尤其是当标签信息的时间跨度过大时，导致本来无关的标签会相互影响，无法准确的挖掘出标签之间潜在的关系的问题。

本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：

一种基于关联规则的标签推荐方法，包括以下步骤：

步骤1、利用建立的滑动时间窗口模型在每个时间窗口内采集每个用户所使用过的标签

事务并添加至标签事务集合T；

步骤2、利用最大频繁项挖掘算法对标签事务集合T进行频繁项挖掘，得到频繁共现的

标签集集合F；

步骤3、对所得频繁共现的标签集集合F进行挖掘找出标签集之间的关系，得到关于所

找到标签集之间的关联规则集合R，所述关联规则集合R包括先导标签集及与其关联的

后继标签集；

步骤4、收集每个待推荐的用户使用过的所有标签，得到关于每个用户的标签集合；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用户的标签集合中，当判断为存在时，将该条规则中先导标签集关联的后继标签集推荐给对应用户。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤2利用最大频繁项挖掘算法包括根据设置的最小支持度挖掘频繁项。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤3标签之间的关联规则集合R包括：

设置标签频繁地同时出现的支持度和置信度；

将满足所设置的标签频繁地同时出现的支持度和置信度的标签之间关联及加入关联规则集合R。

本发明采用上述技术方案，能产生如下技术效果：

本发明的基于关联规则的标签推荐方法，在收集系统对象使用的标签数据时，采用了带有重叠的时间滑动窗口模型，从而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，从而提高了标签与标签之间的关联规则挖掘的可靠性，使标签推荐的结果更加准确。

附图说明

图1为本发明基于关联规则的标签推荐方法的流程示意图。

图2为本发明中时间窗口滑动过程的示意图。

图3、4均为本发明标签事务采集过程的示意图。

图5为本发明标签规则集合生成过程的示意图。

图6为本发明的规则推荐过程的示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明的实施方式进行描述。

如图1所示，本发明设计了一种基于关联规则的标签推荐方法，该方法包括以下步骤：

步骤1、利用建立的滑动时间窗口模型在每个时间窗口内采集每个用户所使用过的标签事务并添加至标签事务集合T。

首先，系统设计滑动时间窗口模型，定义时间窗口和滑动步长，然后根据用户-标签的关系，去采集各个用户在不同的时间窗口内使用过的标签数据。如图2所示，此过程涉及到以下定义：

定义1：时间窗口TW。