推薦系統(tǒng)一直以來是大數(shù)據(jù)決策和人工智能領(lǐng)域的一個重要研究方向。三支決策借鑒粒計算信息粒化和層次結(jié)構(gòu)的思想，采用化繁為簡和分而治之的策略，為人們處理復(fù)雜決策問題和理解決策過程提供了一種新的研究途徑。本書從時間與空間維度入手，以粒計算理論為基本出發(fā)點，以人工智能技術(shù)為指導(dǎo)思想，以時空特性為研究主線，以推薦系統(tǒng)為應(yīng)用場景，來研究面向粒計算的時空三支推薦理論與方法。本書的相關(guān)研究內(nèi)容能夠適應(yīng)大數(shù)據(jù)分析需求和復(fù)雜的決策環(huán)境，不僅能夠豐富三支決策理論的內(nèi)涵和外延，形成一套可解釋性三支決策研究新體系，而且可以拓展智能推薦系統(tǒng)的應(yīng)用范圍，推動其在應(yīng)用人工智能技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展。

2018年，第十二批四川省學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人后備人選2022年，第十四批四川省學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人2022年，四川省杰出青年科技人才

目錄
序
前言
第1章 三支決策與粒計算 1
1.1 粒計算概述 1
1.2 三支決策基本思想 4
1.2.1 三支決策的哲學(xué)與管理思想 6
1.2.2 狹義三支決策與粗糙集理論 7
1.2.3 廣義三支決策與TAO 模型 9
1.3 效用三支決策與行為三支決策 13
1.4 三支決策與認知計算 16
1.5 本章小結(jié) 21
參考文獻 21
第2章 三支決策與推薦系統(tǒng) 25
2.1 推薦系統(tǒng)基本原理與方法 25
2.2 基于機器學(xué)習(xí)的三支決策 29
2.2.1 相關(guān)研究現(xiàn)狀 30
2.2.2 三支決策與三支聚類 35
2.2.3 三支決策與三支分類 36
2.2.4 三支決策與深度學(xué)習(xí) 38
2.3 三支決策與推薦系統(tǒng)簡介 40
2.4 本章小結(jié) 42
參考文獻 42
第3章 基于時間維度的三支推薦理論與方法 48
3.1 引言 48
3.2 相關(guān)概念 50
3.2.1 時間三支決策 50
3.2.2 矩陣分解技術(shù) 53
3.3 基于時間維度的三支推薦 56
3.3.1 基于矩陣分解的時間粒化策略 56
3.3.2 基于矩陣分解的時間三支粒推薦方法 56
3.4 實驗分析 66
3.4.1 數(shù)據(jù)集 66
3.4.2 實驗設(shè)置 67
3.4.3 實驗結(jié)果分析 68
3.5 本章小結(jié) 80
參考文獻 81
第4章 基于空間維度的三支推薦理論與方法 84
4.1 引言 84
4.2 相關(guān)概念 86
4.2.1 空間三支決策 86
4.2.2 協(xié)同主題回歸 90
4.3 基于空間維度的三支推薦 92
4.3.1 基于協(xié)同主題回歸的空間粒化方法 92
4.3.2 基于協(xié)同主題回歸的空間三支粒推薦方法 96
4.4 實驗分析 102
4.4.1 數(shù)據(jù)集 102
4.4.2 實驗設(shè)置 103
4.4.3 實驗結(jié)果分析 104
4.5 本章小結(jié) 110
參考文獻 110
第5章 基于時空維度的三支推薦理論與方法 114
5.1 引言 114
5.2 相關(guān)概念 115
5.2.1 時空三支決策 115
5.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 119
5.3 基于時空維度的三支推薦 121
5.3.1 基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時空粒化方法 121
5.3.2 基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時空三支粒推薦方法 122
5.4 實驗分析 130
5.4.1 數(shù)據(jù)集 130
5.4.2 實驗設(shè)置 131
5.4.3 實驗結(jié)果分析 133
5.5 本章小結(jié) 138
參考文獻 138
第6章 基于多源數(shù)據(jù)的三支推薦理論與方法 141
6.1 引言 141
6.2 相關(guān)概念 145
6.3 基于多源數(shù)據(jù)的三支推薦 147
6.3.1 基于協(xié)同深度學(xué)習(xí)的粒化方法 148
6.3.2 基于多源數(shù)據(jù)的三支推薦方法 149
6.4 實驗分析 152
6.4.1 數(shù)據(jù)集 152
6.4.2 實驗設(shè)置 152
6.4.3 實驗結(jié)果分析 154
6.5 本章小結(jié) 159
參考文獻 159
第7章 三支推薦的應(yīng)用研究 162
7.1 面向在線問診平臺的三支推薦方法 162
7.1.1 研究背景 162
7.1.2 相關(guān)概念 164
7.1.3 基于在線問診平臺的三支推薦方法 165
7.1.4 實驗結(jié)果及分析 170
7.1.5 研究結(jié)論 177
7.2 基于粒計算的三支美食推薦方法 177
7.2.1 研究背景 177
7.2.2 相關(guān)概念 179
7.2.3 基于粒計算的美食推薦方法簡介 182
7.2.4 實驗結(jié)果及分析 185
7.2.5 研究結(jié)論 194
7.3 基于XGBoost的三支優(yōu)惠券推薦方法 194
7.3.1 研究背景 194
7.3.2 相關(guān)概念 195
7.3.3 基于XGBoost的三分類優(yōu)惠券問題 198
7.3.4 實驗結(jié)果及分析 202
7.3.5 研究結(jié)論 207
7.4 本章小結(jié) 208
參考文獻 208