[发明专利]一种基于最近邻协同过滤推荐算法的供应商推荐方法

权利要求书

1.一种基于最近邻协同过滤推荐算法的供应商推荐方法，设对供应商u评分的项目集合为I_u，对供应商v评分的项目集合为I_v，其特征在于：

所述方法的具体步骤为：

S1、计算对供应商u和v评分的项目集合的并集I′_uv，即I′_uv＝I_u∪I_v；

则供应商u在项目空间I′_uv中未评分项目集合N_u为N_u＝I′_uv-I_u；

S2、在项目空间I′_uv中，对任意项目p∈N_u，预测供应商u在项目p的评分R’_u,p，具体步骤为:

S21、在项目空间I′_uv中，基于Person相关相似性计算项目i、j之间的相似度：

其中，U_i为项目i有评分的供应商集合；U_j为项目j有评分的供应商集合；则U_ij＝U_i∩U_j，为项目i、j都有评分的供应商集合；R_u,i为供应商u在项目i的评分；R_u,j为供应商u在项目j的评分；和分别表示所有供应商在项目i和项目j评分的平均值；

S22、将与项目p相似度最高的h个项目作为项目p的邻居项目集合，即在整个项目空间中查找项目集合Mp＝{I₁,I₂,…I_m,…,I_h}，I₁与项目p的相似性sim(p,I₁)最高，项目I₂与项目p的相似度sim(p,I₂)次之，依次类推；

S23、预测供应商u在项目p上的评分R’_u,p：

其中，为项目空间I′_uv中所有供应商在项目p的评分平均值；m表示项目集合Mp中的任一项目；sim(p,m)为项目p与项目n的相似度；为供应商n在项目空间I′_uv中所有项目评分的平均值；R_n,p为供应商n在项目p的评分；

S3、基于S2得到的供应商在项目上的评分，采用Person相关相似性，计算供应商u、v之间的相似度：

其中，R_u,i为供应商u在项目i的评分；R_v,i为供应商v在项目i的评分；和分别表示供应商u和供应商v在所有项目上的评分平均值；

S4、引入相似度支持度权重SW_uv：

其中，相似度支持度SS是评分相似度的支持样本数量，SS_uv表示供应商u和v之间相似度支持度，其值为供应商u和v共同生产过的项目数量；SS_min和SS_max分别表示在供应商空间中相似度支持度的最小值和最大值；

S5、对供应商u、v之间的相似度乘以相似度支持度权重：

sim‘(u,v)＝sim(u,v)*SW_uv 公式5

S6、计算供应商u在项目i上的评分R_u,i，基于供应商间的评分产生推荐：

其中，Nk为和供应商u相似度最大的前k个供应商。

2.根据权利要求1所述的基于最近邻协同过滤推荐算法的供应商推荐方法，其特征在于：所述项目为产品。