[发明专利]一种基于用户好奇心的贝叶斯个性化排序推荐方法

说明书

本发明公开了一种基于用户好奇心的贝叶斯个性化排序推荐方法，包括步骤：使用有好友关系的数据集，遍历数据集中每一个用户的历史数据，对于数据集中的每一个用户u，构建用户u的正向物品集合Psubgt;u/subgt;，令用户u感到好奇的物品集合Csubgt;u/subgt;以及用户u的负向物品集合Nsubgt;u/subgt;；提出优化排序准则，获取用户矩阵P和物品矩阵Q；对于每一个用户u，随机从Psubgt;u/subgt;、Csubgt;u/subgt;、Nsubgt;u/subgt;中选择物品组成物品对(positive，negative)和(curiosity，negative)进行训练，在每一次的训练迭代中不断地更新用户矩阵P和物品矩阵Q；对用户u所有没有过反馈的物品进行预测评分，选取分数最高的TopN个物品进行推荐。

技术领域

本发明涉及个性化推荐技术领域，尤其涉及一种基于用户好奇心的贝叶斯个性化排序推荐方法。

背景技术

随着信息技术的发展和互联网的普及，用户能够更方便地接触到更多的信息，但用户在享受信息技术带来便利的同时，也遇到了“信息过载”的问题，导致用户无法从海量的数据中找到自己想要的信息。一般来说，用户接触信息主要靠两种方式，一种是用户在互联网上手动地进行搜索，此时搜索引擎会返回一系列用户可能想要的答案；另一种就是个性化推荐，互联网会根据用户的兴趣、历史记录去为用户推荐用户感兴趣的信息。个性化推荐技术大大的降低了用户面对信息过载时的选择问题。

目前的推荐技术中，应用最广泛的当属协同过滤算法，这类算法充分利用用户的历史记录，比如评分数据、点击记录和购买记录去挖掘用户的兴趣偏好从而进行推荐，该类方法一般推荐与用户历史记录相似度比较高的物品，以寻求准确率上的提升，但是在实际应用中，总是给用户推荐与用户过去喜欢的物品一样的物品，最终会让用户产生乏味的感觉，从而对推荐的物品再也不感兴趣。此时我们需要为用户提供更具有多样性的推荐列表，从而去吸引用户注意。

心理学研究表明，好奇心可以激发起一个人的兴趣并且驱使人去做出探索行为。研究还表明，人的好奇心可以被以下特质所引起，包括新颖性(Novelty)、不确定性(uncertainty)、冲突性(conflict)和复杂性(complexity)刺激等。所以本发明的目的是在不损失一定准确率的情况下，考虑用户的好奇心，多多地提升推荐列表的多样性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于用户好奇心的贝叶斯个性化排序推荐方法。本发明将用户的好奇心融入到经典的贝叶斯个性化排序中，在保证一定准确率的前提下，大大提升了推荐列表的多样性。

本发明的目的能够通过以下技术方案实现：

一种基于用户好奇心的贝叶斯个性化排序推荐方法，包括步骤：

使用有好友关系的数据集，遍历数据集中每一个用户u的历史数据，根据用户u有过正向反馈的物品构建该用户的正向物品集合(positive user-item set)，用字母P_u表示；

对于数据集中的每一个用户，构建令用户u感到好奇的物品集合(curiosityuser-item set)，用字母C_u表示；

构建用户u的负向物品集合(negative user-item set)，用字母N_u表示。

提出优化排序准则，获取用户矩阵P和物品矩阵Q；

对于每一个用户，随机从N_u、P_u、C_u中选择物品组成物品对(positive,negative)和(curiosity,negative)进行训练，在每一次的训练迭代中不断地更新用户矩阵P和物品矩阵Q。

对用户u所有没有过反馈的物品进行预测评分，选取分数最高的TopN个物品进行推荐。