[发明专利]一种基于有向图关联规则音乐云推荐算法

摘要

本发明涉及一种基于有向图关联规则音乐云推荐算法，通过对音乐云运营数据进行数据建模分析，为商业运营部门的音乐市场分析与辅助决策提供技术手段和服务。通过挖掘最大频繁项集可以有效地提高挖掘的效率和降低问题解的规模。算法利用深度优先的搜索方法，分别选择有向项集图结点集中的结点作为初始结点进行搜索，通过对每一个项集的频繁扩展集进行判断，可以有效地缩小问题空间，减少待检验的最大频繁项集的候选集的数目，有效地提高了算法的效率。通过调整有向项集图的结点集的排列顺序和有向边的生成顺序以及设计有效地最大频繁项集的存储方式进一步优化和提高了算法的效率。

主权项

一种基于有向图关联规则音乐云推荐算法，其特征在于，包括如下步骤：A:建立数据库建立数据库的流程包括：建立关系型数据库、Hbase型数据库，以及从关系型数据库向Hbase型数据库迁移；B构建有向图关联规则算法B1制订支持度计算策略；B2构建有向图的存储方式；B3一般有向图关联构建；B4完全频繁项集有向图构建：依据频繁项集的子集都是频繁项集，非频繁项集的超集都是非频繁项集，在有向项集图存储的1，2项频繁集的基础上进行项集并操作和支持该项集的交易列表的交操作便发现所有频繁项集；B5最大频繁项集的有向图构建。