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内容简介：本书以推荐方法为研究对象，对推荐的模型和算法进行深入研究，并从解决推荐系统的缺点和问题的角度出发，提出了一些有效的推荐方法和基于关联规则的算法，其中包括Apriori改进算法和FP-growth改进算法。本书共7章，主要包括推荐系统与关联规则、基于Apriori和FP-growth的关联规则挖掘、基于关联规则挖掘的分类随机漫步推荐、标签和协同过滤的组合推荐及基于关联规则的矩阵预填充相似性度量模型等内容。