基于改進(jìn)Apriori算法的社交網(wǎng)絡(luò)興趣推薦系統(tǒng)研究

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摘要：針對傳統(tǒng)Apriori算法在處理大數(shù)據(jù)時效率低、資源占用大的問題，提出了改進(jìn)措施。通過根據(jù)用戶興趣標(biāo)簽的頻率動態(tài)調(diào)整支持度閾值，挖掘更具代表性的頻繁項集，提高了算法的針對性和實用性。同時，引入并行計算，利用多線程技術(shù)加速候選項集的生成和篩選過程。將計算任務(wù)劃分為多個并行子任務(wù)，顯著提升了數(shù)據(jù)處理效率。（剩余6008字）