一种基于变精度容差关系扩展粗糙集的个性化推荐方法

摘要

本发明提供了一种基于变精度容差关系扩展粗糙集的个性化推荐方法，该方法通过对两个对象不可分辨性的特点分析，提出一种更符合统计意义的变精度容差关系扩展粗糙集，通过分辨矩阵，获取核集，并将包含核属性的分辨矩阵元素置空。初始化约简集为核集，之后将分辨矩阵非空元素出现次数最多的属性分别与约简集中的相应约简做并运算，得到新的约简，同时将分辨矩阵中含有该属性的元素置空，完成约简集的提取。针对每个约简，构建知识树，界定剪枝条件，根据剪枝条件进行特殊情况的剪枝，降低计算复杂度，获取有效规则，形成规则集，从而有效实现数据挖掘。最后根据需推荐结果的条件属性值，在规则集中进行规则匹配，依据匹配结果，完成个性化推荐。