[发明专利]一种协同过滤推荐方法及系统

说明书

本发明提供一种协同过滤推荐方法及系统，方法包括：获取用户群组中每一个用户分别感兴趣的项目；确定每一个用户对其感兴趣的每一个项目的权重值；根据所述用户群组中的每一个用户分别感兴趣的项目以及根据每一个用户对其感兴趣的每一个项目的权重值，获取推荐给每一个用户的项目列表。根据本方案，通过获取用户群组中每一个用户分别感兴趣的项目，以及确定每一个用户对其感兴趣的每一个项目的权重值，来最终确定推荐给每一个用户的项目列表，通过结合每一个用户所感兴趣的项目，以及每一个用户对感兴趣的每个项目赋予的权重值，来确定项目列表，可以提高项目推荐的准确率。

技术领域

本发明涉及网络技术领域，特别涉及一种协同过滤推荐方法及系统。

背景技术

随着网络通信技术的迅速发展，用户可以从第三方视频播放网站中观看大量的视频项目。当面对大量可以进行播放的项目时，用户无法快速找到自己感兴趣的项目。

现有技术中，可以使用聚类方式来完成项目推荐，该方式可以包括：按照用户属性，将所有用户分别聚集成多个类，使得聚集成的每一个类中所包括的用户之间的相似性尽可能大，各个类之间的相似性尽可能小，将同一个类中其他用户感兴趣的项目推荐给当前用户。

然而，传统聚类方式是通过用户属性进行聚类，对于某些属性特征不明显的用户，在进行聚类时容易造成聚类错误，因此传统聚类方式实现的项目推荐准确率较低。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种协同过滤推荐方法及系统，以提高项目推荐的准确率。

第一方面，本发明提供了一种协同过滤推荐方法，包括：

获取用户群组中每一个用户分别感兴趣的项目；

确定每一个用户对其感兴趣的每一个项目的权重值；

根据所述用户群组中的每一个用户分别感兴趣的项目以及根据每一个用户对其感兴趣的每一个项目的权重值，获取推荐给每一个用户的项目列表。

优选地，根据所述用户群组中的每一个用户分别感兴趣的项目以及根据每一个用户对其感兴趣的每一个项目的权重值，获取推荐给每一个用户的项目列表，包括：

根据用户群组中每一个用户分别感兴趣的项目生成项目-用户矩阵；其中，所述项目-用户矩阵用于表征同时对任意两个项目感兴趣的用户的个数；

根据每一个用户对其感兴趣的每一个项目的权重值生成权重矩阵；所述权重矩阵中第i行第j列的项目R_ij用于表征用户j对项目i赋予的权重值；

根据所述项目-用户矩阵与所述权重矩阵的乘积，确定推荐给每一个用户的项目列表。

优选地，所述确定推荐给每一个用户的项目列表，包括：

根据所述项目-用户矩阵与所述权重矩阵的乘积，确定推荐给每一个用户的初始项目列表，其中，每一个用户的初始项目列表中包括该用户对每一个项目的总分值；

按照总分值从大到小的顺序对每一个用户的初始项目列表中的各个项目排序；

将排序后的各个项目作为最终推荐给相应用户的项目列表。

优选地，所述确定每一个项目的权重值，包括：

确定每一个项目的发生年代；

根据发生年代，对各个项目赋权重值；其中，发生年代距离当前时间越近的项目，权重值越大；反之，发生年代距离当前时间越远的项目，权重值越小。

优选地，所述获取用户群组中每一个用户分别感兴趣的项目，包括：