【摘 要】
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由于构造概念格的时间复杂度高，在推荐领域已有研究者提出用概念集合来替代。但目前对概念集合的研究未考虑近似概念的作用。由此将近似概念引入推荐应用，并提出其遗传生成算法（ACGA）和推荐应用方案。由启发式方法生成初始概念集合；交叉算子对概念的外延两两求交集，得到近似概念；选择算子根据外延相似度以及相关阈值筛选出满足条件的近似概念，更新概念集合；不满足条件的近似概念由变异算子按照用户相似度进行外延调整，
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由于构造概念格的时间复杂度高，在推荐领域已有研究者提出用概念集合来替代。但目前对概念集合的研究未考虑近似概念的作用。由此将近似概念引入推荐应用，并提出其遗传生成算法（ACGA）和推荐应用方案。由启发式方法生成初始概念集合；交叉算子对概念的外延两两求交集，得到近似概念；选择算子根据外延相似度以及相关阈值筛选出满足条件的近似概念，更新概念集合；不满足条件的近似概念由变异算子按照用户相似度进行外延调整，直到满足条件；基于新的概念集合，根据邻居用户的偏好向目标用户进行推荐。在4个推荐系统常用数据集上进行实验
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