[发明专利]推荐模型的构建系统及方法

权利要求书

1.一种推荐模型的构建系统，其特征在于，所述系统包括：

数据获取模块，用于获取用户内容数据和用户属性数据，根据所述用户内容数据和所述用户属性数据构建初始数据集，所述用户内容数据包括用户的浏览记录、用户的行为发生时间和用户的行为持续时间；

模型构建模块，用于对所述初始数据集进行预处理，获得目标数据集，并将所述目标数据集输入至预设机器学习平台进行模型构建；

模型优化模块，用于获取所述预设机器学习平台输出的初始推荐模型，并通过预设优化算法对所述初始推荐模型进行参数优化，获得目标推荐模型；

其中，所述模型优化模块，具体用于获取所述预设机器学习平台输出的初始推荐模型，通过预设优化算法对所述初始推荐模型中的待优化参数进行优化，获得目标推荐模型，所述待优化参数为各用户数据对应的用户评分预估值；

所述预设优化算法对应的公式为：

式中，J_(θ)为用户对所述用户内容数据的评分预估值，r(i，j)为用户对所述用户内容数据的评分，u为对所述用户内容数据给出评分的用户数量，θ^(j)为用户的用户属性数据，y^(i,j)为目标用户对目标用户内容数据的评分，xⁱ为与所述目标用户内容数据相匹配的用户内容数据，λ为所述目标用户内容数据对应的系数，n为所述目标用户内容数据对应的维度。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述模型构建模块，还用于对所述初始数据集进行数据清洗，以获得目标数据集；

所述模型构建模块，还用于将所述目标数据集输入至预设机器学习平台进行模型构建。

3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述模型构建模块，还用于基于所述目标数据集构建初始矩阵，并通过预设变换算法将所述初始矩阵变换为特征矩阵；

所述模型构建模块，还用于将所述特征矩阵输入至预设机器学习平台进行模型构建。

4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述模型构建模块，还用于从所述目标数据集中读取各用户内容数据对应的用户评分，以及对各用户内容数据进行评分的用户数量；

所述模型构建模块，还用于根据所述用户评分以及所述用户数量构建初始矩阵；

所述模型构建模块，还用于根据所述用户数量通过第一预设公式对所述初始矩阵中的所述用户评分进行转换，获得各用户内容数据对应的特征评分；

所述模型构建模块，还用于根据所述特征评分构建特征矩阵；

其中，所述第一预设公式为，

式中，t_i为用户内容数据对应的用户评分，m为对用户内容数据进行评分的用户数量，N_(i)为用户内容数据对应的特征评分。

5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述模型优化模块，还用于基于所述用户评分预估值构建模拟矩阵；

所述模型优化模块，还用于通过所述用户评分和所述用户数量计算平均评分；

所述模型优化模块，还用于根据所述模拟矩阵、所述模拟矩阵对应的转置矩阵及所述平均评分获得评分预估表。

6.如权利要求1至5中任一项所述的系统，其特征在于，所述模型优化模块，还用于从所述目标数据集中提取各用户内容数据对应的实际用户评分；

所述模型优化模块，还用于根据所述实际用户评分和所述用户评分预估值通过平均绝对误差算法计算所述用户评分预估值的误差值；

所述模型优化模块，还用于在所述误差值大于预设误差值时，将所述目标推荐模型通过所述预设优化算法进行参数优化，获得优化推荐模型。