[发明专利]个人推荐方案

说明书

一种系统可以包括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。重要性矢量可以包括与多个项目对应的重要性值，并且每个重要性值可以表示相应项目的相似度重要性。每个相似度值可以表示用户与另一用户之间的相似度的等级。此外，系统可以包括评级处理器，该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，并且基于评级值来提供项目推荐。

技术领域

本发明涉及一种个人推荐方案。

背景技术

最近，个人推荐系统正吸引越来越多的注意，因为它可以帮助用户从相对大量的数据中自动找到有用的信息。例如，已经在书籍推荐网站、电影推荐网站和电子商业等中应用各种推荐算法。一些常规的推荐系统包括执行用户相似度评估来定位相似用户，然后基于相似用户对项目进行推荐。

然而，这些常规的推荐系统在用户相似度评估中平等地对待所有项目。在一个常规的方法中，确定第一用户的评级项目和第二用户的评级项目之间的整体差异。例如，第一用户可能已对第一项目和第二项目评级，并且第二用户可能也已对第一项目和第二项目评级。常规的相似度分析可能采用第一用户的第一和第二项目的评级与第二用户的第一和第二项目的评级之间的绝对差值，并且如果绝对差值之和小于某一阈值，则第一用户和第二用户可能被识别为是相似的。然后，对于第一用户的项目推荐可能基于来自第二用户的推荐。然而，这种常规的方法没有考虑这样的事实，即在评价用户之间的相似度时一些项目可能比其他项目更重要。

发明内容

实施例提供了一种用于提供个人推荐的系统。该系统可以包括至少一个处理器以及包含可由至少一个处理器执行的指令的非瞬时性计算机可读存储介质。指令可以被配置为实现相似度测量处理单元，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。重要性矢量可以包括与多个项目对应的重要性值，并且每个重要性值可以表示相应项目的相似度重要性。每个相似度值可以表示用户与另一用户之间的相似度的等级。此外，指令可以被配置为实现评级处理器，该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，并且该评级处理可以被配置为基于评级值来提供项目推荐。

被配置计算关于用户对的相似度值的相似度测量处理单元可以包括：差检测器，被配置为针对用户与另一用户的对计算评级项目的用户评级之间的绝对差，并且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的相似度测量处理单元可以包括向绝对差应用重要性矢量，以便对绝对差加权。

相似度测量处理单元可以包括被配置为估计重要性矢量的项目重要性估计器，并且项目重要性估计器可以被配置为迭代地更新重要性矢量。

相似度测量处理单元可以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。被配置为估计重要性矢量的DE处理单元可以包括：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，针对每个染色体生成供体染色体（donor chromosome）；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（trail chromosome）；及评估单元，被配置为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（fitness）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。评估单元可以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。

评级处理器可以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，并且该集合可以通过相似度值来加权。评级处理可以被配置为如果评级值在阈值之上则提供项目推荐。