[发明专利]基于多元信用评估的用户偏好预测方法有效
| 申请号： | 201811594836.3 | 申请日： | 2018-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN109857928B | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 熊菲;李朝一;沈伟瀚;李泽松;杨平 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学;中电科大数据研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 邹芳德 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多元信用评估的用户偏好预测方法，属于互联网用户偏好预测技术领域。该方法首先构建目标用户与其他用户间的信任邻接矩阵以及目标用户与商品间的评分稀疏矩阵；根据信任邻接矩阵和评分稀疏矩阵，获取目标用户的综合信任度和重要度，并对其分别进行归一化处理；根据所述归一化处理后的综合信任度和重要度，建立目标用户对商品的评分预测模型，构造评分预测模型的目标函数，通过梯度下降法优化目标函数，获取用户偏好向量和商品特征向量；根据用户偏好向量和商品特征向量，计算目标用户偏好。本发明考虑了用户间的直接信任关系以及通过中介用户传递的间接信任关系，剔除了恶意用户对偏好预测的影响，计算复杂度小，预测更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多元 信用 评估 用户 偏好 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多元信用评估的用户偏好预测方法，其特征在于，包括如下流程步骤：步骤S110：构建目标用户与其他用户间的信任邻接矩阵以及目标用户与商品间的评分稀疏矩阵；步骤S120：根据所述信任邻接矩阵和所述评分稀疏矩阵，获取所述目标用户的综合信任度，并对其进行归一化处理；步骤S130：根据所述信任邻接矩阵和所述评分稀疏矩阵，获取目标用户的重要度，并对其进行归一化处理；步骤S140：根据所述归一化处理后的综合信任度和重要度，建立目标用户对商品的评分预测模型；步骤S150：构造所述评分预测模型的目标函数，通过梯度下降法优化所述目标函数，获取用户偏好向量和商品特征向量；步骤S160：根据所述用户偏好向量和所述商品特征向量，利用所述评分预测模型计算目标用户偏好。
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