一种基于层次结构的推荐方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201810533079.2
申 请 日：20180529
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号
公 开 日：20181113
公 开 号：CN201810533079.2
代 理 人：陶俊洁
代理机构：北京康盛知识产权代理有限公司 11331
摘 要：本发明公开了一种基于层次结构的推荐方法，属于信息技术领域，本发明通过提取item属性特征以及与item相关性最高的user属性特征，然后对item和user进行聚类，在类别层次学习user类别和item类别关系，构建user类别?item类别评分矩阵R；通过计算新用户与user类别相似性，为其划分user类别；根据评分矩阵R值排序，为新用户推荐值最大的item类别。本发明先学习类别之间关系，再学习具体对象之间关系，采用层次结构思维实现项目推荐，既发掘了不同群体间对item的不同偏好，又提高了推荐算法的准确性，相较于传统基于user的协同过滤算法，该方法的准确率提高了10％左右。
主 权 项：1.一种基于层次结构的推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：提取item属性特征以及提取与item最相关的user属性特征，并分别构建user属性矩阵和item属性矩阵；S2：对item和user数据进行聚类；通过k?means聚类方法对item聚类，划分item类别；基于user和item属性的双聚类算法对user聚类，划分user类别；S3：在类别层次学习user类别和item类别关系，构建user类别?item类别评分矩阵R，用来表征不同user对不同item的偏好；S4：计算新用户与user类型相似性，将其划分到与其距离最近的user类别中；S5：为新用户推荐item类别，将其所在user类别的TOP1?item类别作为推荐项目，其中TOP1?item为对应评分值最大的item类别。
关 键 词：
法律状态：生效
IPC专利分类号：G06F17/30;G06F17/00;G06Q30/06;G06Q30/00;G;G06;G06F;G06Q;G06F17;G06Q30;G06F17/30;G06F17/00;G06Q30/06;G06Q30/00