[发明专利]个性化项目推荐方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种个性化项目推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标用户和多个关联用户对应的用户数据，并基于所述用户数据构建项目评分矩阵和项目显因子矩阵；

将所述项目评分矩阵和所述项目显因子矩阵输入训练完成的隐语义模型中，得到项目隐因子矩阵；

对所述项目显因子矩阵和所述项目隐因子矩阵进行拼接，得到项目属性矩阵；

对所述项目属性矩阵进行模糊聚类，得到聚类结果；

根据聚类结果，确定所述目标用户与每个关联用户的评分相似度，并基于所述评分相似度生成与所述目标用户对应的项目推荐信息。

2.如权利要求1所述的个性化项目推荐方法，其特征在于，所述对所述项目属性矩阵进行模糊聚类，得到聚类结果包括：

根据所述用户数据，确定初始聚类中心；

基于所述初始聚类中心，对所述项目属性矩阵进行模糊聚类，得到聚类结果。

3.如权利要求2所述的个性化项目推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户数据，确定初始聚类中心包括：

确定所述用户数据对应的数据维度；

根据所述数据维度对所述用户数据进行等距离划分处理，得到多个网格对象；

计算每个网格对象对应的网格密度，并基于所述网格密度，在所述多个网格对象中确定目标网格对象；

基于广度优先遍历算法计算与所述目标网格对象关联的关联网格对象，根据所述目标网格对象和所述关联网格对象，得到聚类簇；

将所述聚类簇的中心确定为初始聚类中心。

4.如权利要求1所述的个性化项目推荐方法，其特征在于，所述基于所述评分相似度生成所述目标用户对应的项目推荐信息包括：

根据所述评分相似度的大小，在所述多个关联用户中确定多个目标关联用户；

确定每个目标关联用户对应的项目，并计算每个目标关联用户与其对应的项目的兴趣程度；

基于所述兴趣程度，在所述项目中确定待推荐项目，并根据所述待推荐项目生成与所述目标用户对应的项目推荐信息。

5.如权利要求4所述的个性化项目推荐方法，其特征在于，每个目标关联用户包括多个项目，所述计算每个目标关联用户与其对应的项目的兴趣程度包括：

计算每个目标关联用户与每个项目之间的欧式距离；

根据所述欧式距离，确定所述目标关联用户与所述项目的兴趣程度。

6.如权利要求1所述的个性化项目推荐方法，其特征在于，所述根据聚类结果，确定所述目标用户与每个关联用户的评分相似度包括：

根据聚类结果，使用余弦相似度算法确定所述目标用户与每个关联用户的评分相似度。

7.如权利要求1所述的个性化项目推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于目标用户的用户标识，获取所述目标用户对应的多个维度信息；

对多个所述维度信息进行分析，确定所述维度信息相互之间的关联关系；

基于所述关联关系，构建所述目标用户对应的目标用户画像；

根据所述目标用户画像，确定多个关联用户。

8.一种个性化项目推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

构建模块，用于获取目标用户和多个关联用户对应的用户数据，并基于所述用户数据构建项目评分矩阵和项目显因子矩阵；

处理模块，用于将所述项目评分矩阵和所述项目显因子矩阵输入训练完成的隐语义模型中，得到项目隐因子矩阵；

拼接模块，用于对所述项目显因子矩阵和所述项目隐因子矩阵进行拼接，得到项目属性矩阵；

聚类模块，用于对所述项目属性矩阵进行模糊聚类，得到聚类结果；

推荐模块，用于根据聚类结果，确定所述目标用户与每个关联用户的评分相似度，并基于所述评分相似度生成与所述目标用户对应的项目推荐信息。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述个性化项目推荐方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述个性化项目推荐方法。