【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于數據挖掘和智能信息處理技術，尤其是一種可解決推薦解釋模糊及冷啟動問題且可處理不同數據類型的基于語言值二元組概念格的個性化推薦方法。
技術介紹
1、作為一種數據分析、信息處理的重要工具，形式概念分析已經被廣泛應用于機器學習、數據挖掘、信息檢索等領域。由于具有分析對象與屬性之間的關系、在形式背景下生成概念的能力，概念格在規則提取方面體現出了很大的優勢，可以通過一定的算法獲得多條規則。利用語言值表達概念之間的內在性質，可以有效地減少具有模糊性與不確定性數據造成的信息損失，使概念格更好地應用于不確定性知識處理及數據挖掘。將語言值模型，尤其是帶有數據偏移量的語言值二元組模型引入概念格，實現獲取帶有語言值信息的規則，成為了人工智能的重要領域，尤其是智能信息處理方向一個值得深入研究的問題。
2、在現實生活中，由于人類思維所具有的復雜性、不確定性等特征，人們對事物的描述往往以不精確與不完備的形式存在。zadeh教授于1965年首次提出了模糊集理論，通過這種形式來處理現實生活中的不確定性信息。針對難以通過精確的信息來進行評估的復雜的定性問題，zadeh又運用語言變量的概念對語言信息建模，產生了模糊語言方法。對于語言值信息的分析、處理與應用引起了學者們的研究興趣。xu提出了多種廣義誘導語言聚合算子，研究了各個聚合算子之間存在的關系。chen等人提出了比例猶豫模糊語言術語集，研究了其基本聚合算子，作為進行語言分布評估的一種特殊方法，通過每個廣義語言術語的比例信息表現其在不同假設下的可能性分布。
3、由于模糊語言方
4、目前，規則提取已經吸引了很多學者的進行研究，被廣泛應用于機器學習、醫療診斷、金融投資等許多領域。由于可以清晰地體現對象與屬性之間的關系，概念格在規則提取方面有著很大的優勢，已經成為了關聯規則提取的一個有效工具。godin等人最早研究了使用概念格提取關聯規則，并提出了相應規則提取的經典算法。shao等人定義了可辨識矩陣和可辨識函數，構建了決策形式背景下降低復雜性的知識無損方法，保證從簡化的決策形式背景與初始決策形式背景中提取的最大規則相同。
5、但是，現有將基于概念格的關聯規則提取算法應用于推薦系統還存在推薦解釋模糊及冷啟動的問題，此外，由于概念格仍然不能處理不同的模糊數據，容易造成信息處理困難的問題。
技術實現思路
1、本專利技術屬于數據挖掘和智能信息處理技術，尤其是一種可解決推薦解釋模糊及冷啟動問題且可處理不同數據類型的基于語言值二元組概念格的個性化推薦方法。
2、本專利技術的技術解決方案是：一種基于語言值二元組概念格的個性化推薦方法，按照如下步驟進行：
3、a數據采集與預處理：
4、a1.收集多類型數據形式數據信息，判定計算機所收集到的模糊數據信息類型是否統一。若不統一判斷數據類型包括模糊集直覺模糊集和猶豫模糊集設語言術語集為s＝{s0,s1...,sg}，α為一個符號偏移量,商品屬性集為l＝{l1,l2,…,ln}，商品集為u＝{u1,u2,…,um}，所述n為商品屬性總個數，m為商品總個數；
5、a2.收集用戶對商品ur使用某種數據類型描述物品li的模糊概念ur∈u，li∈l，初始化商品集u與物品屬性集集l的形式背景作為訓練集為商品集u到商品屬性集l的模糊二元關系，即
6、a3.將中的數據類型按照如下的轉換步驟轉換為語言值二元組：
7、判斷數據樣本類型；
8、如果a[j]為模糊集則
9、w:[0,1]→s×[-0.5,0.5)
10、
11、如果a[j]為直覺模糊集則
12、g:[0,1]×[0,1]→s×[-0.5,0.5)
13、
14、如果a[j]為直覺模糊集則
15、p:h(u)→s×[-0.5,0.5)
16、
17、基于商品集u商品屬性集l的形式背景中的二元關系全部轉化為語言值二元組形式背景。
18、b.利用商品集u商品屬性集l上定義運算：若x⊙＝b⊙同時b⊙＝x⊙則(x,b)為二元組語言概念。
19、構造用戶集u與物品集l的語言值二元組概念；
20、c.獲取用戶對商品集u商品決策屬性集d的語言值二元組評價數據(若非語言值二元組評價按照步驟a3進行轉化)形成語言值二元組形式背景
21、c1.認知階段：基于訓練數據集與形成利用x算子和b模糊算子構造訓練數據集的認知系統；
22、c2.基于訓練數據集利用定義構造訓練數據集的充分知識庫k1及k1構成的語言知識擬格；
23、c3.基于訓練數據集利用定義構造訓練數據集的必要知識庫k2及k2構成的語言知識擬格；
24、d.個性化推薦階段:
25、d1.基于訓練數據集利用(x,b)是的概念,(y,c)是的概念,滿足x＝y,其中y≠u,φ,得到規則b→c
26、d2.分析所提取的規則，進行選擇判斷，得到推薦結果。
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1.一種基于語言值二元組概念格的個性化推薦方法，其特征在于按照如下步驟進行：
【技術特征摘要】
1.一種基于語言值二元組概念格的個性化...
【專利技術屬性】
技術研發人員：鄒麗，王艷玲，劉毅，侯鐵，克里斯托弗·德斯蒙德·紐真特，路易斯·馬丁內斯·洛佩斯，
申請(專利權)人：山東建筑大學，
類型：發明
國別省市：
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