启发式概念构造的组推荐方法

摘要：

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.

关键词：形式概念分析(FCA)、组推荐、启发式算法、推荐系统

所属期刊栏目：14

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 41604114 国家自然科学基金;the Applied Basic Research Projectof Science and Technology Department of Sichuan Province under Grant No. 2019YJ0314 四川省科技厅应用基础研究项目;theProgram of Scientific Innovation Group for Youths of Sichuan Province under Grant No. 2019JDTD0017 四川省青年科技创新研究团队项目;the Teaching Reform Research in Higher Education of Southwest Petroleum University under Grant No. X2018JGYB037西南石油大学高等教育教学改革研究项目

在线出版日期：2020-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：703-711