山东大学学报(理学版)

作者：李晓兰,刘忠慧,闵帆

单位：1.西南石油大学计算机与软件学院, 四川 成都 610500;2.西南石油大学人工智能研究院, 四川 成都 610500;3.西南石油大学机器学习研究中心, 四川 成都 610500

关键词：网络形式背景,AN概念,邻接内涵,推荐置信度,推荐系统,

基金：国家自然科学基金资助项目(61976245);中央引导地方科技发展专项资助项目(2021ZYD0003);南充市校科技战略合作项目(23XNSYSX0062、23XNSYJG0054)

传统的概念仅包含对象和属性之间的关系,忽略了对象与对象之间的邻接关系,导致推荐效果不佳。为了解决这一问题,本文基于网络形式背景提出邻接网络(adjacency network, AN)概念,并设计了AN概念集构造方法和基于该概念集的推荐算法。设计AN概念由外延对象、邻接内涵和内涵属性组成,其中邻接内涵为外延对象的邻接节点。提出启发式构造算法,利用概念的容积作为启发式信息,生成AN概念集。采用不同的推荐策略,为外延对象和邻接内涵对象进行预推荐,通过推荐次数阈值判断实现最终推荐。本文在11个真实数据集上进行了实验,并将结果与经典的协同过滤算法和基于形式概念的推荐算法进行了比较。结果表明,本文提出的算法具有较好的推荐效果。

来源：2025年第7期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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