[发明专利]一种基于成对关联规则的推荐系统和方法

摘要

本发明公开了一种基于成对关联规则的推荐系统和方法，系统主要包括交互界面和推荐模型，所述推荐模型为基于成对关联规则的推荐模型。本发明系统和方法独立于个人用户简档，并且不需要用户偏好的广泛历史或多个项目描述符，使用来自给定人群的受访者执行的交易来构建偏好的集体模型。

主权项

1.一种基于成对关联规则的推荐系统，其特征在于，包括：交互界面：用于供用户输入一组食物IF，并用于显示推荐模型返回的一组推荐食物；所述一组食物可以是用户前一天的摄入的食物；推荐模型：所述推荐模型为基于成对关联规则（PAR）的推荐模型，用于接收用户输入的一组食物IF，并根据IF返回一组推荐食物RF；所述推荐模型的训练过程为：采用从不同年龄层收集的一组膳食样本作为训练数据，每个膳食样本中至少包含两种食物；训练时对每种食物f计算包含该食物的膳食样本的数量OD [f]；对所有膳食样本中出现的所有食物进行组对，对于每个食物对{f，f1}，f≠f1，计算同时含有食物对的膳食样本的数量CD[f，f1]，由此得到成对关联规则的推荐模型；所述推荐模型的推荐过程为：对于IF中的每种食物inf，推荐模型检索食物inf对应的OD[inf]以及所有含有食物inf的食物对所对应的CD[inf,f]，f≠inf且f ∉IF；然后对检索到的每对食物对{inf，f}，推荐模型计算f在餐中的条件概率P，P=CD[inf,f]/OD[inf]；对IF中的每种食物inf都进行检索和条件概率计算之后，同一种食物f的条件概率进行加总得到该种食物f的推荐得分P[f]；将推荐得分进行降序排列并按照设定的数量选取推荐得分最高的若干的食物组成RF输出至交互界面中进行显示。