[发明专利]一种基于项目类别和用户偏好的推荐方法

权利要求书

1.一种基于项目类别和用户偏好的推荐方法，其特征在于，包括：

获取所有的用户评分信息和项目类别信息，并根据所述用户评分信息和项目类别信息，构建三维评分张量A和三维兴趣张量B，所述三维评分张量A中的元素为A_uic；所述三维兴趣张量B中的元素为B_uic；

若用户u对项目i有评分，且项目i属于类别c，则A_uic为评分值，B_uic为1；否则，A_uic和B_uic均为0，其中，u，i和c分别表示用户、项目和类别的编号；

对所述三维评分张量A中的空缺值进行评分填补，得到填补后的三维评分张量A’，设置张量填补的秩约束τ和最大迭代次数T；

初始化一个与所述三维评分张量A具有相同维度的临时张量X；

迭代计算，直到达到最大迭代次数T，每次迭代首先计算所述临时张量X的可行下降方向S，然后更新所述临时张量X的值, 将三维张量Ω_A(X-A)分别沿着第1维、第2维和第3维展开后得到三个矩阵(Ω_A(X-A))₁、(Ω_A(X-A))₂和(Ω_A(X-A))₃，其中，Ω_A(M)表示一个张量，如果A_uic≠0，则(Ω_A(M))_uic＝M_uic，如果A_uic＝0，则(Ω_A(M))_uic＝0；A为所述三维评分张量；

分别计算所述三个矩阵(Ω_A(X-A))₁、(Ω_A(X-A))₂和(Ω_A(X-A))₃的最大奇异值σ₁、σ₂和σ₃，将、和三者中的最大值记为，则可行下降方向S为其中，U、I和C分别表示用户、项目和类别的数量；k的取值为1、2或3；当k＝1时，K＝U；当k＝2时，K＝I；当k＝3时，K＝C；τ为所述张量填补的秩约束；g和h分别为矩阵(Ω_A(X-A))_k的最大奇异值σ_k对应的左右奇异列向量；(gh^T)^k表示一个三维张量，其沿第k维展开得到的矩阵为gh^T；

判断-(＜Ω_A(X-A), Ω_A(S-X)＞/＜Ω_A(S-X),Ω_A(S-X)＞)的取值范围，对所述临时张量X的值进行相应的更新，其中，符号＜M, N＞表示张量M与张量N的内积，具体地，

如果该值大于等于0且小于等于1，那么

X＝X-(＜Ω_A(X-A),Ω_A(S-X)＞/＜Ω_A(S-X),Ω_A(S-X)＞)(S-X)；

如果该值小于0，那么X＝X+10^-6(S-X)；

如果该值大于1，那么X＝S；

将所述临时张量X的最终值作为所述填补后的三维评分张量A’，其中，所述填补后的三维评分张量A’的秩不超过所述秩约束τ；

根据所述三维评分张量A和三维兴趣张量B，构建类别偏好矩阵P和评分偏好矩阵Q；

根据预设的权重，结合所述填补后的三维评分张量A’、类别偏好矩阵P和评分偏好矩阵Q，获得推荐程度矩阵O；

根据在所述推荐程度矩阵O中用户对应的各个项目推荐程度值的排序，向所述用户推荐若干个项目。