【摘 要】
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摘要： 针对传统的FP-growth关联规则算法应用在图书借阅推荐系统会产生重复推荐的问题，提出一种改进算法。该算法生成最大频繁项目集，避免冗余频繁项目集的产生，有效解决产生重复推荐的可能。接着引入页面兴趣度阈值，将其应用于改进的FP-growth算法中，形成一种基于页面兴趣度的关联规则算法即IN_FP算法，将该算法应用在图书推荐系统中不仅提高系统运行效率，而且具有较高的准确率。 关键词： We
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摘要： 针对传统的FP-growth关联规则算法应用在图书借阅推荐系统会产生重复推荐的问题，提出一种改进算法。该算法生成最大频繁项目集，避免冗余频繁项目集的产生，有效解决产生重复推荐的可能。接着引入页面兴趣度阈值，将其应用于改进的FP-growth算法中，形成一种基于页面兴趣度的关联规则算法即IN_FP算法，将该算法应用在图书推荐系统中不仅提高系统运行效率，而且具有较高的准确率。
关键词： Web日志挖掘；FP-growth；页面兴趣度
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