基于改进Apriori算法的社交网络兴趣推荐系统研究

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摘要：针对传统Apriori算法在处理大数据时效率低、资源占用大的问题，提出了改进措施。通过根据用户兴趣标签的频率动态调整支持度阈值，挖掘更具代表性的频繁项集，提高了算法的针对性和实用性。同时，引入并行计算，利用多线程技术加速候选项集的生成和筛选过程。将计算任务划分为多个并行子任务，显著提升了数据处理效率。（剩余6008字）

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