[发明专利]一种基于Apriori算法的图书推荐方法和系统在审
| 申请号： | 201810696747.3 | 申请日： | 2018-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN109033202A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 程阳;章韵 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210023 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Apriori算法的图书推荐方法，包括如下步骤：获取数据库中的图书借阅历史数据，并将其存入分布式文件系统中；基于Apriori算法对分布式文件系统中的图书借阅历史数据进行关联规则挖掘，得到具体的强关联规则；将获得的所述强关联规则存储到数据存储平台；将存储在数据存储平台中的强关联规则转化为用户界面形式。本发明根据用户的图书借阅历史数据，分析用户借阅图书之间的关联性，进而为用户推荐相似特征的图书，有效提高了图书推荐的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 关联规则 历史数据 图书借阅 图书推荐 分布式文件系统 数据存储平台 存储 关联规则挖掘 相似特征 用户界面 用户推荐 关联性 准确率 数据库 转化 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于Apriori算法的图书推荐方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：获取数据库中的图书借阅历史数据，并将其存入分布式文件系统中；步骤2：基于Apriori算法对分布式文件系统中的图书借阅历史数据进行关联规则挖掘，得到具体的强关联规则；步骤3：将步骤2中获得的强关联规则存储到数据存储平台；步骤4：将存储在数据存储平台中的强关联规则转化为用户界面形式。
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