[发明专利]冷启动用户的偏好预测方法和装置

权利要求书

1.一种冷启动用户的偏好预测方法，其特征在于，包括：

从N个参考系统的每一参考系统中，获取所述冷启动用户在M个偏好类别的评分；N为大于1的自然数，M为自然数；所述参考系统为具有分析所述冷启动用户偏好的历史记录的其他系统，所述偏好类别基于所述冷启动用户在对应参考系统中的历史记录确定；

根据某个偏好类别在N个参考系统的评分，得到所述冷启动用户在所述偏好类别的预测分值；

所述根据某个偏好类别在N个参考系统的评分，得到所述冷启动用户在所述偏好类别的预测分值，包括：根据某个偏好类别在N个参考系统的评分和参考系统与所述偏好类别的相关程度，得到所述冷启动用户在所述偏好类别的预测分值；与所述偏好类别相关程度更高的参考系统，对所述预测分值具有更大的影响。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个所述参考系统的M个偏好类别的评分为归一化处理后的分值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据某个偏好类别在N个参考的评分，得到所述冷启动用户在所述偏好类别的预测分值，包括：对某个偏好类别在N个参考系统的评分进行线性加权，得到所述冷启动用户在所述偏好类别的预测分值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述N个参考系统的评分在线性加权时采用的N个权重的和为1。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述N个参考系统的评分在线性加权时采用的N个权重，因偏好类别的不同而不同。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从N个参考系统的每一参考系统中，获取所述冷启动用户在M个偏好类别的评分，包括：采用所述冷启动用户的个人信息向参考系统请求所述冷启动用户的偏好分类评分，接收N个参考系统返回的本系统对所述冷启动用户在M个偏好类别的评分。

7.一种冷启动用户的偏好预测方法，应用在具有分析所述冷启动用户偏好的历史记录的系统中，其特征在于，包括：

接收冷启动系统获取冷启动用户偏好分类评分的请求，所述请求中包括冷启动用户的个人信息；所述冷启动系统为缺少分析所述冷启动用户偏好的历史记录的系统；

根据冷启动用户的个人信息生成所述冷启动用户在M个偏好类别的评分，将M个评分返回给冷启动系统，供冷启动系统根据某个偏好类别在本系统和其他参考系统的评分，得到所述冷启动用户在所述偏好类别的预测分值；M为自然数，其中，与所述偏好类别相关程度更高的参考系统，对所述预测分值具有更大的影响，所述偏好类别基于所述冷启动用户在对应参考系统中的历史记录确定。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述M个偏好类别的评分为归一化处理后的分值。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据冷启动用户的个人信息生成所述冷启动用户在M个偏好类别的评分，包括：根据冷启动用户的个人信息获取所述冷启动用户的历史记录，对历史记录进行数据清洗和过滤后，采用预定的偏好分类算法得到所述冷启动用户在M个偏好类别的评分。

10.一种冷启动用户的偏好预测装置，其特征在于，包括：

类别评分获取单元，用于从N个参考系统的每一参考系统中，获取所述冷启动用户在M个偏好类别的评分；N为大于1的自然数，M为自然数；所述参考系统为具有分析所述冷启动用户偏好的历史记录的其他系统，所述偏好类别基于所述冷启动用户在对应参考系统中的历史记录确定；

预测分值计算单元，用于根据某个偏好类别在N个参考系统的评分，得到所述冷启动用户在所述偏好类别的预测分值；

所述预测分值计算单元具体用于：根据某个偏好类别在N个参考系统的评分和参考系统与所述偏好类别的相关程度，得到所述冷启动用户在所述偏好类别的预测分值；与所述偏好类别相关程度更高的参考系统，对所述预测分值具有更大的影响。