启发式概念构造的组推荐方法

刘忠慧; 邹璐; 杨梅; 闵帆

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cqvip:形式概念分析是形式背景的数据分析方法,已被引入推荐系统领域。概念格作为形式概念分析的有效工具,因其构造效率低下,所以难以应对电子商务中的大规模数据。为解决该问题,提出一种基于启发式概念构造的组推荐方法。首先,基于用户共同评分的项目,定义概念构造的启发式信息,实现概念的快速构造;同时利用内涵约束,在保证群组相似度的基础上,构造当前面积最大的概念,以包含更多的邻居用户;然后,在覆盖所有用户的概念集合上,统计项目在群组中的流行度,实现对群组用户的组推荐。在抽样数据集和MovieLens上,对比了该算法与两类不同的推荐算法。实验结果表明,在大规模数据下,该算法能在快速生成概念集合同时满足推荐需要。

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来源
《计算机科学与探索》 |2020年第4期|703-711|共9页
作者
刘忠慧; 邹璐; 杨梅; 闵帆;
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作者单位

西南石油大学计算机科学学院成都 610500;

西南石油大学人工智能研究院成都 610500;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
形式概念分析(FCA); 组推荐; 启发式算法; 推荐系统;

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