[发明专利]一种基于GBP的CF方法

权利要求书

1.一种基于GBP的CF方法，其特征在于，包含以下步骤：

1)根据用户的GBP数据对用户进行标签化，每个用户就都拥有了各自的GBP标签，每个标签代表一个不同的item；

2)对内容进行手动打标签，使内容也拥有了一个或多个标签：

3)根据用户的标签和内容标签进行初步的匹配，经过用户使用、反馈和算法校准，用户已经对一些item做出了喜好判断，喜欢其中的一部分item，不喜欢其中的另一部分；

4)通过用户过去的喜好判断，为用户形成一个用户集合，后续根据用户的实习操作的数据反馈进行标签权重系数的调整进而优化推荐系统的推荐机制：

5)商品推荐，从上述用户集合中找到和目标用户兴趣相似的用户集合，找到这个用户集合中用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。

2.根据权利要求1中所述的一种基于GBP的CF方法，其特征在于，所述的内容为文章、视频、商品、图片等。

3.根据权利要求1-2中任一项所述的基于GBP的CF方法，其特征在于，在找到和目标用户兴趣相似的用户集合的步骤中，其关键在于计算两个用户的兴趣相似度；可以通过Jaccard公式或者通过余弦相似度计算；代码中主要使用了余弦相似度：

4.根据权利要求3中所述的基于GBP的CF方法，其特征在于，利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应，如评分，并记录下来以达到过滤的目的进而帮助安我用户筛选信息；这个矩阵对应的是每一个user的向量同时也对应着每一个item的向量。通过user的向量之间余弦的计算数据库相对最大值就可以度量出user之间的相似度了。