基于规则的推荐模型解释方法、装置、设备及介质

本申请适用于模型解释领域，涉及一种基于规则的推荐模型解释方法、装置、设备及介质。针对任一解释规则，若初始规则得分上界达到初始得分阈值，则从初始匹配子图中确定一目标节点和匹配路径，将匹配路径与解释规则形成候选证据，确定证据得分，根据证据得分筛选得到目标证据，将目标证据写入堆结构，对初始得分阈值、初始匹配子图和初始规则得分上界更新，得到更新得分阈值、更新初始匹配子图和更新规则得分上界，将更新得分阈值为初始得分阈值，若更新规则得分上界达到更新得分阈值，则返回执行从初始匹配子图中确定一目标节点，和/或，若未达到，则遍历所有解释规则，返回堆结构中所有目标证据。提高了推荐模型的推荐结果的可解释性。