一种基于个体因果行为发现的可解释推荐方法

本发明公开了一种基于个体因果行为发现的可解释推荐方法，涉及推荐技术领域。本发明基于用户个体的历史行为序列构建反映用户动态性的上下文特征并通过多层感知机对上下文特征进行编码生成用户个体级别的因果图，不需要预先定义并保存针对全体用户的大量因果图，一方面降低了内存资源的过度消耗，另一方面又体现了个体用户间的差异；依靠多层感知机的强大表示能力，将如何从上下文特征中提取因果关系的能力压缩进多层感知机的参数中，这样既确保了足够多的训练样本供其学习如何从上下文特征中提取因果关系，又确保了所生成的因果图能够反应用户的动态性，而且所捕捉的因果关系是内在稳定的且具有足够的泛化能力。