基于三支决策的组织关联知识推送服务

摘要

面对知识体量的快速增长及其在价值创造中主体地位的逐渐成型,知识推送作为一项基础型知识服务方式,可以有效解决“知识迷向”问题,促进知识价值实现。在现有推荐技术的基础上,兼顾知识关联度的重要性、传统推送决策的二分性质以及推送成本问题,提出了一种基于三支决策的关联知识推送算法。采用关联规则算法挖掘并利用知识之间的潜在联系,构建了融合知识相似度和知识关联度的知识相关度模型,并据此进行评分预测;同时,为了降低传统二分法中因错误分类而产生的成本,在最终的推荐决策中引入了三支决策思想,实现三支推送。最后,基于Movielens数据集,通过对比实验验证了本文知识推送算法在推送效果及成本方面的优越性。