[发明专利]一种基于权重的条件游走图推荐方法

权利要求书

1.一种基于权重的条件游走图推荐方法，其特征在于，包括：

S1、根据用户对商品的评分信息，构建用户-物品行为矩阵；

S2、根据用户-物品行为矩阵，计算用户与用户之间的相似度，得到用户-用户相似度矩阵；

S3、计算用户i对物品j的打分；

S4、构建用户-物品打分矩阵；

S5、基于余弦相似度公式计算物品与物品之间的相似度，并构造物品-物品相似度矩阵；

S6、加入标签，构造用户-标签-物品之间带有权重的有向图；

S7、从用户节点开始在有向图中进行条件游走，用户直接游走到物品节点的概率为α，其中0＜α1，游走到标签节点的概率为1-α；

S8、若用户游走到标签节点后，只能继续游走到物品节点；

S9、若用户游走到物品节点后，有β，0＜β1，的概率根据物品相似度权重游走到另一个物品节点，有1-β的概率重新回到用户节点；

S10、根据步骤S7-S9，构建一个有关节点之间的转移概率矩阵P；

S11、给定所有节点的概率相同的一个初始条件，即给定t₀初始向量，将该初始向量点乘转移概率矩阵P，所得结果再点乘转移概率矩阵P，迭代若干次后t向量收敛；

S12、去除t向量中的用户和标签节点，对剩余的物品节点排序，得到用户的推荐列表；

步骤S3计算用户i对物品j的打分为：

其中，R_u,i是用户u对物品i的打分，U(_u,K)为与用户u相似度最高的K个用户集合，r_u,i是用户u对物品i的行为记录，u购买过i，则r_u,i=1，否则r_u,i =0，S_u,v表示用户u和用户v的相似度；

步骤S6中加入标签，构造用户-标签-物品之间带有权重的有向图，用户与物品节点之间的权重为用户对物品的打分R_u,i，用户与标签节点之间的权重为1，标签物品之间权重，若物品含有此标签则权重为1，否则权重为0，物品与物品节点之间的权重为物品之间的相似度S_i,j；

步骤S7中用户节点游走到下一个节点i的概率为PR(i)：

其中，I为全部物品的集合，T为全部标签的集合，n为标签节点的个数。

2.根据权利要求1所述的基于权重的条件游走图推荐方法，其特征在于：所述步骤S1中用户-物品行为矩阵中，用户对某物品有购买行为对应矩阵项记录为1否则记为0。

3.根据权利要求1所述的基于权重的条件游走图推荐方法，其特征在于：所述步骤S2中采用余弦相似度公式计算用户之间的相似度：

其中，N_(u)表示用户u有过行为的物品集合， N_(v)表示用户v有过行为的物品集合。

4.根据权利要求1所述的基于权重的条件游走图推荐方法，其特征在于：所述步骤S8中游走到标签节点后，只能继续游走到物品节点，游走到物品节点i的概率PR(i)为：

其中，m为这一个标签下的物品数量。