[发明专利]一种协同过滤推荐算法中改进的相似性度量方法

权利要求书

1.一种协同过滤推荐算法中改进的相似性度量方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、创建用户集合U＝{U₁,U₂,…,U_n}中n个用户对项目集合I＝{I₁,I₂,…,I_m}中m个项目的评分矩阵R(n×m)，以R_a,i表示用户U_a对项目I_i的评分，其中U_a∈U,I_i∈I；

S2、分别计算用户U_a和U_b之间的相似度sim(U_a,U_b)，项目I_i和I_j之间的相似度sim(I_i,I_j)，定义相似度影响因子ε，使sim'(U_a,U_b)＝ε×sim(U_a,U_b)，sim'(I_i,I_j)＝ε×sim(I_i,I_j)；

S3、在[0,1]区间取参数λ，根据所述λ、ε、用户对项目的评分均值、用户之间的相似度及项目之间的相似度，预测用户对项目的评分。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S2中，所述sim(Ua,Ub)=Σk∈IUaUb(Ra,k-Ra‾)(Rb,k-Rb‾)Σk∈IUa(Ra,k-Ra‾)2Σk∈IUb(Rb,k-Rb‾)2,]]>所述sim(Ii,Ij)=Σk∈UIiIj(Rk,i-Ri‾)(Rk,j-Rj‾)Σk∈UIi(Rk,i-Ri‾)2Σk∈UIj(Rk,j-Rj‾)2,]]>其中和分别表示用户U_a和用户U_b对已给评分项目的平均评分值。