典型文献
网络决策形式背景下基于因果力的邻域推荐算法
文献摘要：
网络数据下的概念认知与知识发现是网络数据分析领域的热门研究方向,已应用于推荐系统领域,但是如何构建合理的弱概念集以提高邻域推荐效果仍是一个难题.为了解决该问题,文中提出变精度弱概念集,诱导出包含较多信息量的邻域,在此基础上提出基于因果力的邻域推荐算法.首先,定义相似性网络聚合中心度,确定专家节点,得到变精度弱概念集,进行邻域划分.然后,在每个邻域中利用变精度共有算子得到对象的条件属性弱概念和对象的决策属性弱概念,通过因果力代换原理和相关推论给出邻域推荐算法.在MovieLens、Filmtrust数据集上的对比实验表明,文中算法在精确度、召回率、F1值和运行时间上均有明显提升.
文献关键词：
形式概念分析;网络决策形式背景;因果力;变精度算子;推荐算法
中图分类号：
作者姓名：
范敏;郭瑞欣;李金海
作者机构：
昆明理工大学 数据科学研究中心 昆明 650500;昆明理工大学 理学院 昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]范敏;郭瑞欣;李金海-.网络决策形式背景下基于因果力的邻域推荐算法)[J].模式识别与人工智能,2022(11):977-988
A类：
网络决策形式背景,Filmtrust,变精度算子
B类：
因果力,邻域,推荐算法,概念认知,知识发现,网络数据分析,推荐系统,概念集,推荐效果,多信息,信息量,中心度,代换,推论,MovieLens,召回率,运行时间,形式概念分析
AB值：
0.270042
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