《表4 协同过滤推荐实验结果对比》

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《基于情感加权关联规则的微博推荐研究》

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算法运行效率对比如表4所示。可以看出，相同支持度下情感加权关联规则推荐算法的准确率、覆盖率和F值均高于基于关联规则的微博推荐算法。这是因为改进的算法避免了经典Apriori算法可能挖掘出无限的关联规则的弊端，通过情感阈值的筛选，减少冗余的关联规则，提高了挖掘的精准度。在最小支持度阈值大于2.5%之后，准确率、覆盖率和F值有所下降，这是因为最小支持度过大，导致最后挖掘出来的强关联规则过少，影响了推荐效果。当最小支持度为2%时，推荐效果最好。