[发明专利]基于关联规则预测的协同过滤推荐方法在审
| 申请号： | 201310525778.X | 申请日： | 2013-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN103593417A | 公开（公告）日： | 2014-02-19 |
| 发明（设计）人： | 吴雷;阮怀伟;昌磊 | 申请（专利权）人： | 安徽教育网络出版有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q30/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 230001 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 基于关联规则预测的协同过滤推荐方法，它涉及互联网个性化推荐领域。根据用户的搜索、浏览行为等反馈，挖掘并获取网站上用户对项目的评分数据；对无法挖掘等项目，通过挖掘用户特征与项目特征之间的关联规则来预测；利用用户和项目之间的关联规则，构造用户评分的偏好矩阵；根据用户偏好矩阵，对稀疏的用户评分矩阵进行预测；改进传统相似度度量的方法，计算用户ui与用户uj之间的相似性，通过用户相似性方法获得目标用户最近邻用户BNS，最终通过BNS获得推荐评分；评估基于关联规则预测的协同过滤推荐方法。本发明有效的提高了用户相似度的计算准确性，在稀疏数据的条件下保持较高的推荐质量，对新用户的推荐质量也具有较高准备度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 关联 规则 预测 协同 过滤 推荐 方法 | ||
【主权项】：
基于关联规则预测的协同过滤推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：101根据用户的搜索、浏览行为以及用户的实际反馈，挖掘并获取网站上用户对项目(或产品)的评分数据；102对于无法挖掘或者用户未评分的项目，通过挖掘用户特征与项目特征之间的关联规则来进行预测；103利用用户和项目之间的关联规则，构造用户评分的偏好矩阵；104根据用户偏好矩阵，对稀疏的用户评分矩阵进行预测；105通过改进传统相似度度量的方法，计算用户ui与用户uj之间的相似性，进一步通过用户相似性方法获得目标用户的一组最近邻用户BNS，最终通过BNS获得用户uj对项目tk的推荐评分；106实验评估基于关联规则预测的协同过滤推荐方法。
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