【摘 要】
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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
【机 构】
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西南石油大学计算机科学学院,西南石油大学人工智能研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金No.41604114,四川省科技厅应用基础研究项目No.2019YJ0314,四川省青年科技创新研究团队项目No.2019JDTD0017,西南石油大学高等教育教学改革研究项目No.X2018JGYB037
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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
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