[发明专利]一种基于全局评分信息的项目协同过滤推荐方法有效
| 申请号: | 201410436669.5 | 申请日: | 2014-08-29 |
| 公开(公告)号: | CN104166732B | 公开(公告)日: | 2017-04-12 |
| 发明(设计)人: | 刘业政;王锦坤;姜元春;孙春华;孙见山;何建民 | 申请(专利权)人: | 合肥工业大学 |
| 主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06Q10/04 |
| 代理公司: | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司34101 | 代理人: | 何梅生 |
| 地址: | 230009 安*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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| 摘要: | 本发明公开了一种基于全局评分信息的项目协同过滤推荐方法,其特征是按如下步骤进行步骤一、用二维表表示项目的评分数据;步骤二、基于全局评分信息获得用户第j个未评分项与其他所有项目的相关度所构成的相关度集合;步骤三、重复步骤二获得用户所有未评分项的相似度集合;步骤四、将相似度集合中的相似度大小进行降序排列获得最近邻居项目集;步骤五、获得用户对第j个未评分项的预测评分和所有未评分项的预测评分构成的预测评分集合。步骤六、将预测评分集合中的预测评分进行降序排列,获得未评分项排序集合,并选取前N项作为推荐结果推荐给用户。本发明能在数据稀疏情况下充分利用用户所有的评分信息,从而提高预测准确度。 | ||
| 搜索关键词: | 一种 基于 全局 评分 信息 项目 协同 过滤 推荐 方法 | ||
【主权项】:
一种基于全局评分信息的项目协同过滤推荐方法,其特征是按如下步骤进行:步骤一、用二维表T={U,I,f}表示项目的评分数据;所述二维表T中,U={1,…,u,…|U|}表示用户集合,u表示任意用户,1≤u≤|U|;I={1,...,i,...,|I|}表示项目集合,i表示任意第i个项目,1≤i≤|I|;表示用户集合U中的所有用户对项目集合I中所有项目的评分;ru,i表示任意用户u对任意项目i的评分;令为用户u的未评分集合,表示用户u的第j个未评分项,|J|表示用户u的未评分项的总个数,令所述用户未评分项集合中的任意项步骤二、基于全局评分信息利用式(1)获得用户u的第j个未评分项与所述项目集合I中的任意项目i的相似度sim(i,j);从而获得第j个未评分项与所述项目集合I中的所有项目的相似度所构成的第j个未评分项的相似度集合;sin(i,j)=Σu∈Ui∩Uj(ru,i-r‾iinter)(ru,j-r‾jinter)Σu∈Ui∪Uj(ru,i-r‾iunion)2Σu∈Ui∪Uj(ru,j-r‾junion)2---(1)]]>式(1)中,Ui表示评价过第i个项目i的所有用户的集合;Uj表示评价过第j个项目j的所有用户的集合,1≤j≤|I|且i≠j;表示评价过第i个项目i和第j个项目j的所有用户对第i个项目i的评分均值;表示评价过第i个项目i和第j个项目j的所有用户对第j个项目j的评分均值;表示评价过项目i或项目j的所有用户对第i个项目i的评分均值;表示评价过项目i或项目j的所有用户对第j个项目j的评分均值;步骤三、重复步骤二获得用户u的未评分集合中所有未评分项的相似度集合;步骤四、将所述用户u的第j个未评分项的相似度集合中的相似度大小进行降序排列,获得第j个未评分项的最近邻居项目集合Nj,从而获得所述用户u的未评分项集合中所有未评分项的最近邻居项目集合所构成的最近邻居项目集Nu={N1,N2,…,Nj,…NJ};步骤五、利用式(2)获得用户u对第j个未评分项的预测评分ru,j,从而获得用户u对所述未评分集合中所有未评分项的预测评分所构成的预测评分集合ru,j=r‾j+Ση∈Njsim(j,η)(ru,η-r‾η)|Ση∈Njsim(j,η)|η∈Nj---(2)]]>式(2)中,表示评价过第j个项目的所有用户对第j个项目的评分均值;ru,η表示用户u对项目η的评分;步骤六、将所述预测评分集合中的预测评分进行降序排列,获得未评分项排序集合,并选取所述未评分项排序集合的前N项作为推荐结果推荐给用户u。
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