科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
作为一种高效的数据分析工具，三支概念分析为推荐系统提供了新的思路。为解决评分系统中存在的数据稀疏问题，该文提出一种内涵粗糙三支概念以及基于它的个性化推荐方案。内涵粗糙三支概念由三支概念扩展得来，是由外延、正内涵以及负内涵组成的三元组，正负内涵由外延结合对应的阈值α和β分别生成，内涵粗糙三支概念具有边界模糊、信息丰富等特点。首先，以最大化概念体积为优化目标，设计启发式方法针对每个用户生成相应的内涵粗糙三支概念；其次，移除重复的内涵粗糙三支概念以构成概念集；最后，基于正负内涵特性和推荐置信度，对用户进行个性化推荐。在6个公开数据集上进行实验，结果表明，与kNN、MF、IBCF、CFGAN以及基于形式概念的推荐算法GreConD-kNN和GRHC相比，该文算法具有更优的推荐效果。
- 单位
