[发明专利]一种基于用户群行为反馈的内容推荐方法及推荐系统

权利要求书

1.一种基于用户群行为反馈的内容推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S1，收集内容的标识特征和用户群对内容的反馈行为；

步骤S2，初始化内容的标识特征矩阵和用户群行为反馈矩阵；

步骤S3，建立基于内容相似度计算的目标函数及约束条件；

步骤S4，利用约束求解方法，计算出内容相似度矩阵；

步骤S5，利用所述的用户群行为反馈矩阵和所述的内容相似度矩阵，计算用户对内容的预测评分矩阵；

步骤S6，根据所述的预测评分矩阵，向用户推荐评分排名靠前的内容；

步骤S3中所述的目标函数为：

目标函数要求最小化，约束条件为：并且其中，R为所述的用户群反馈矩阵，S为所述的内容相似度矩阵，F为所述的内容的标识特征矩阵，在F中，被用来代表内容i 的特征，是用户给定的参数，用来平衡两种信息的权重，表示矩阵F范数，即对矩阵所有元素求平方和开根号，即

步骤S4中所述的约束求解方法为拉格朗日计算方法。

2.根据权利要求1所述的内容推荐方法，其特征在于，步骤S5中所述的用户对内容的预测评分矩阵的计算式为。

3.一种根据权利要求1~2任意一项所述内容推荐方法的内容推荐系统，包括信息获取模块（1），信息规整模块（2），模型计算模块（3），评分计算模块（4），内容推荐模块（5），其特征在于，所述的信息获取模块（1）用于收集内容的标识特征和用户群对内容的反馈行为；

所述的信息规整模块（2）用于将信息获取模块获取到的信息，规整为内容的标识特征矩阵和用户群行为反馈矩阵；

所述的模型计算模块（3）包括模型建立模块（301）和结果计算模块（302），所述的模型建立模块（301）用于建立基于内容相似度计算的目标函数及约束条件，所述的结果计算模块（302）利用约束求解计算方法，计算出内容相似度矩阵；

所述的评分计算模块（4）利用所述的用户行为反馈矩阵和所述的内容相似度矩阵，计算用户对内容的预测评分矩阵；

所述的内容推荐模块（5）根据所述的预测评分矩阵，向用户推荐评分排名靠前的内容；

所述的模型建立模块（301）中的目标函数为：

目标函数要求最小化，约束条件为并且 R为所述的用户群反馈矩阵，S为所述的内容相似度矩阵， F为所述的内容的标识特征矩阵，是用户给定的参数，用来平衡两种信息的权重，表示矩阵F范数，即对矩阵所有元素求平方和开根号，即。