文献类型：期刊文章

作　　者：刘忠慧[1] 陈建宇[1] 宋国杰[2,3] 闵帆[1,3]

LIU Zhonghui;CHEN Jianyu;SONG Guojie;MIN Fan(School of Computer Science,Southwest Petroleum University,Chengdu 610500;School of Sciences,Southwest Petroleum University,Chengdu 610500;Institute for Artificial Intelligence,Southwest Petroleum University,Chengdu 610500)

机构地区：[1]西南石油大学计算机科学学院,成都610500 [2]西南石油大学理学院,成都610500 [3]西南石油大学人工智能研究院,成都610500

出　　处：《模式识别与人工智能》

基　　金：国家自然科学基金面上项目(No.41674141)资助。

年　　份：2021

卷　　号：34

期　　号：8

起止页码：723-732

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在形式概念分析中,构造概念格需要较高的时空复杂度,但仅部分格或概念集用于推荐应用.针对上述问题,文中提出基于模拟退火法的概念集构建算法.首先,提出候选概念生成技术,目标函数考虑概念外延相似度,解的更新采用Metropolis准则.再提出概念筛选技术,以外延相似度为评价指标,选择每位用户的强概念构成集合.最后,提出推荐技术,利用外延中邻居用户的偏好,向目标用户提供个性化推荐.在5个公开数据集上的实验表明,文中算法的推荐效果和效率较优.

关 键 词：形式概念分析 模拟退火算法 概念集  外延相似度  个性化推荐

分 类 号：TP181]