[发明专利]一种融合FP-growth算法和Slope-One算法的混合推荐模型

摘要

本发明公开了一种融合FP‑growth算法和Slope One算法的混合推荐模型，该模型采用FP‑growth算法和Slope One算法使得推荐结果更加准确。

主权项

1.一种融合FP‑growth算法和Slope‑One算法的混合推荐模型，通过以下步骤实现：1)输入推荐参数：数据集和最小支持度；2)对数据集在数据库中进行第一次扫描，获得频繁项的集合F和其中每个频繁项的支持度，并对F中的所有频繁项按其支持度进行降序排序，得到频繁项表L，移除头指针表中不满足最小支持度的元素项；3)再次扫描数据库，由每个事务不断构建FP‑Tree，同时对每个数据集中的项集初始化空FP树；4)根据已经构造好的FP‑Tree、项集α、最小支持度对每个项集进行过滤和重排序；5)使用步骤4中的项集更新FP树；6)根据得到的数据集D中的频繁项集L，构建频繁项集与未评分项集构造轻量级矩阵；根据频繁项集数据，构建self.diffs/self.freqs字典；7)计算与目标项的评分偏差dev；8)对得到的评分偏差dev采用Weighted‑Slope‑One算法进行修正。