[发明专利]基于特征的协同过滤推荐方法在审
| 申请号： | 201310330389.1 | 申请日： | 2013-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN103559622A | 公开（公告）日： | 2014-02-05 |
| 发明（设计）人： | 周水庚;关佶红;李丹青;朱晓然;周晔;王海清 | 申请（专利权）人： | 焦点科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 张苏沛 |
| 地址： | 210061 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 特征 协同 过滤 推荐 方法 | ||
1.一种基于特征的协同过滤推荐方法，其特征在于：
步骤一、根据物品的特征，将原有的物品-用户打分矩阵投影到不同的物品特征上，得到多个聚合的特征-用户打分矩阵；
步骤二、对于每一个用户统计其在各个特征上打分的方差，并用该方差值刻画用户对该特征的好恶程度，方差越大，表明用户对该特征的取值有越强偏向；
步骤三、基于各个特征-用户打分矩阵，预测用户对某新物品的打分值；
步骤四、利用步骤二各特征上打分的方差，对步骤三计算得到的打分预测值进行加权平均，得到用户对该物品的最终打分预测值；
步骤五、基于最终的打分预测值，进行物品推荐。
2.根据权利要求1所述的协同过滤推荐方法，其特征在于：
步骤一中，特征-用户打分矩阵，对每个特征fx,特征-用户X矩阵设为Mx，矩阵中第i行第j列的值为用户i评分过的含有特征fxj的评分均值：
3.根据权利要求2所述的协同过滤推荐方法，其特征在于：
步骤三中，每一个特征矩阵，运用协同过滤方法均得到一个预测评分，这样得到一组预测评分，P={p^1,p^2,…p^r}。
4.根据权利要求3所述的协同过滤推荐方法，其特征在于：物品的预测评分为各个特征预测评分的加权平均值，设SD(i,x)表示用户i在特征x上的预测评分标准差，则有：
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于焦点科技股份有限公司，未经焦点科技股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201310330389.1/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
