[发明专利]一种基于马尔科夫链的图书推荐方法有效
| 申请号： | 201210460908.1 | 申请日： | 2012-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN102982131A | 公开（公告）日： | 2013-03-20 |
| 发明（设计）人： | 廖建新;郭伟东;张雷;赵贝尔;崔晓茹 | 申请（专利权）人： | 杭州东信北邮信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100191 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于马尔科夫链的图书推荐方法，方法包括有：步骤一、查询用户的阅读历史数据，并基于朴素贝叶斯算法，计算用户的初始状态概率向量；步骤二、查询用户的当前阅读图书和所有未阅读图书，并根据所有用户对该用户的当前阅读图书和未阅读图书的喜欢和不喜欢状态，分别计算该用户当前阅读图书到每个未阅读图书的转移概率矩阵；步骤三、根据用户的初始状态概率向量、和用户当前阅读图书到未阅读图书的转移概率矩阵，分别计算用户从当前阅读图书转移到每个未阅读图书的状态概率向量，所述状态概率向量包括有用户对未阅读图书的喜欢状态概率，并据此向用户推荐未阅读图书。本发明属于网络应用技术领域，能根据用户的动态行为进行图书的个性化推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 马尔科夫链 图书 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于马尔科夫链的图书推荐方法，其特征在于，所述方法包括有：步骤一、查询用户的阅读历史数据，并基于朴素贝叶斯算法，计算用户的初始状态概率向量：![]()
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分别是用户对图书的喜欢、不喜欢状态，![]()
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分别是用户对图书的喜欢、不喜欢状态概率；步骤二、查询用户的当前阅读图书和所有未阅读图书，并根据所有用户对该用户的当前阅读图书和未阅读图书的喜欢和不喜欢状态，分别计算该用户当前阅读图书到每个未阅读图书的转移概率矩阵；步骤三、根据用户的初始状态概率向量、和用户当前阅读图书到未阅读图书的转移概率矩阵，分别计算用户从当前阅读图书转移到每个未阅读图书的状态概率向量，所述状态概率向量包括有用户对未阅读图书的喜欢状态概率，并据此向用户推荐未阅读图书。
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