基于三支因果力的邻域推荐算法

摘要

本文将三支决策思想、因果力理论与形式概念分析相结合，提出了三支因果力下的邻域推荐算法。考虑到极端用户评分对推荐精度的影响，根据宽松度和严苛度对用户进行分类，修正极端用户评分。基于修正评分矩阵计算节点之间的三支余弦相似度和节点相似结构重要度，找出专家节点。在对象弱概念需要满足的目标函数和约束条件下进行聚类得到邻域，在邻域中根据属性密度识别关键的条件属性和决策属性并计算置信度，结合三支因果力提取推荐规则对社区成员进行邻域推荐。实验结果表明，本文算法的精确度、召回率、F1均优于其他传统的推荐算法。

关键词

形式概念分析 / 三支决策 / 因果力 / 推荐算法 / 网络形式背景

基金资助

国家自然科学基金资助项目(11971211,12371460)