[发明专利]个人推荐方案

权利要求书

1.一种用于提供个人推荐的系统，该系统包括：

至少一个处理器；

包括通过至少一个处理器可执行的指令的非瞬时性计算机可读存储介质，其中指令被配置为实现，

相似度测量处理单元，被配置为基于相似度值来确定与用户相似的多个相似用户，包括基于重要性矢量和评级项目之间的差来计算关于用户对的相似度值，重要性矢量包括与多个项目对应的重要性值，每个重要性值表示相应项目的相似度重要性，每个相似度值表示用户与另一用户之间的相似度的等级，其中向评级项目之间的差应用重要性矢量以便对评级项目之间的差加权；以及

评级处理器，被配置为基于来自多个相似用户的推荐来估计未评级项目的评级值以用于潜在的推荐，评级处理被配置为基于评级值来提供项目推荐，

其中，相似度测量处理单元包括被配置为基于差分进化(DE)处理来估计重要性矢量的DE处理单元，以及

其中，被配置为估计重要性矢量的DE处理单元包括：

初始化单元，被配置为生成项目的初始重要性矢量作为染色体；

第一算子单元，被配置为针对每个染色体选择目标染色体并随机地选择至少两个其他染色体，并且基于目标染色体和至少两个其他染色体的处理来针对每个染色体生成供体染色体；

第二算子单元，被配置为针对每个染色体基于目标染色体和供体染色体来确定踪迹染色体；

评估单元，被配置为针对每个染色体来评估目标染色体和踪迹染色体，包括计算目标染色体的适应度和踪迹染色体的适应度并且基于目标染色体的适应度和踪迹染色体的适应度的比较来更新染色体，其中评估单元被配置为基于更新后的染色体来估计重要性矢量的重要性值。

2.如权利要求1所述的系统，其中，被配置为计算关于用户对的相似度值的相似度测量处理单元包括：

差检测器，被配置为针对用户与另一用户的对来计算评级项目的用户评级之间的绝对差，

其中，相似度测量处理单元被配置为基于绝对差和重要性矢量来计算关于该对的相似度值，包括向绝对差应用重要性矢量以便对绝对差加权。

3.如权利要求1所述的系统，其中，相似度测量处理单元包括被配置为估计重要性矢量的项目重要性估计器，项目重要性估计器被配置为迭代地更新重要性矢量。

4.如权利要求1所述的系统，其中，评级处理器被配置为基于来自多个相似用户的用户评级的加权集合来估计未评级项目的评级值，并且该集合通过相似度值加权。

5.如权利要求1所述的系统，其中，评级处理被配置为如果评级值在阈值之上则提供项目推荐。

6.一种非瞬时性计算机可读介质，存储当被执行时使得至少一个处理器提供个人推荐的指令，其中指令包括如下的指令：

基于相似度值来确定与用户相似的多个相似用户，包括基于重要性矢量和评级项目之间的差来计算关于用户对的相似度值，重要性矢量包括与多个项目对应的重要性值，每个重要性值表示相应项目的相似度重要性，每个相似度值表示用户与另一用户之间的相似度的等级，其中向评级项目之间的差应用重要性矢量以便对评级项目之间的差加权；

基于来自多个相似用户的推荐来估计未评级项目的评级值以用于潜在的推荐；以及

基于评级值来提供项目推荐，

其中，指令包括基于差分进化处理来估计重要性矢量的指令，以及

其中，基于差分进化处理来估计重要性矢量的指令包括：

生成项目的初始重要性矢量作为染色体；

针对每个染色体选择目标染色体并随机地选择至少两个其他染色体，并且基于目标染色体和至少两个其他染色体的处理，针对每个染色体生成供体染色体；

针对每个染色体基于目标染色体和供体染色体来确定踪迹染色体；

针对每个染色体评估目标染色体和踪迹染色体，包括计算目标染色体的适应度和踪迹染色体的适应度，并且基于目标染色体的适应度和踪迹染色体的适应度的比较来更新染色体；以及

基于更新后的染色体来估计重要性矢量的重要性值。