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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于加权关联规则挖掘的推荐系统解释方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117194975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311009773.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于加权关联规则挖掘的推荐系统解释方法及设备是由胡文斌;朱海锋设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于加权关联规则挖掘的推荐系统解释方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于加权关联规则挖掘的推荐系统解释方法及设备，首先使用用户对项的评分数据来训练潜在因素推荐模型，基于训练好的潜在因素推荐模型，为每个用户生成top‑N个推荐项；然后将用户对项的评分数据以的形式预处理成加权事务数据；接着将加权事务数据作为输入，使用加权关联规则挖掘算法生成加权关联规则；最后将每个用户的推荐项与加权关联规则相匹配，为用户生成个性化解释。本发明基于加权关联规则挖掘的推荐系统解释方法，用加权关联规则解释推荐项，将解释机制与推荐模型解耦，在推荐模型提供推荐项之后生成解释，可以应用于不同的潜在因素推荐模型，具有灵活性和泛化性的特点。

本发明授权一种基于加权关联规则挖掘的推荐系统解释方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于加权关联规则挖掘的推荐系统解释方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：使用用户对项的评分数据来训练潜在因素推荐模型，基于训练好的潜在因素推荐模型，为每个用户生成top-N个推荐项；其中，top-N为预设值； 步骤2：将用户对项的评分数据以Tid,{I1,R1,…,Ix,Rx}的形式预处理成加权事务数据，其中每条事务Tid表示一个用户，I1~Ix表示与该用户交互过的项，R1~Rx表示该用户对每一项的评分； 步骤3：将加权事务数据作为输入，使用加权关联规则挖掘算法生成加权关联规则； 具体实现包括以下子步骤： 步骤3.1：计算加权事务Tw中的项目权重wis，生成加权1-候选项集C1； 1 其中，isj表示项目集中的第j个项目，ci表示一个项目在事务中出现的次数；当项目集的大小为1时，项目权值wi是一个特殊的项目集权值wis，ci是一个特殊的cis； 步骤3.2：计算加权支持度，从加权1-候选项目集C1筛选出加权1-频繁项目集F1； 2 3 其中，Pf为频率占比，Pw为权重占比，Pf和Pw的和等于1；是项目集在事务中出现的频率；为区分项目是否受到用户好评的阈值，称为优阈值；transaction为加权事务； 所述频繁项目集，是加权支持度不小于预定义的最小加权支持度的项目集； 步骤3.3：基于生成加权k-候选项目集Ck，其中需要扫描Tw，根据公式1计算项目集权重，并计算项目集的出现次数； 步骤3.4：根据公式2和公式3计算加权支持度，从加权k-候选项集Ck生成加权k-频繁项目集Fk， 步骤3.5：使用加权频繁项目集F2,F3，…，Fk生成加权关联规则； 步骤4：将每个用户的推荐项与加权关联规则相匹配，为用户生成个性化解释。

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