[发明专利]一种推荐系统中缓解数据稀疏性问题的交叉动态填充方法在审
申请号: | 201710998838.8 | 申请日: | 2017-10-24 |
公开(公告)号: | CN107833070A | 公开(公告)日: | 2018-03-23 |
发明(设计)人: | 黄梅根;崔文豪;周理含 | 申请(专利权)人: | 重庆邮电大学 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02;G06Q30/06 |
代理公司: | 石家庄轻拓知识产权代理事务所(普通合伙)13128 | 代理人: | 秦燕 |
地址: | 400000 重庆*** | 国省代码: | 重庆;85 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 推荐 系统 缓解 数据 稀疏 问题 交叉 动态 填充 方法 | ||
1.一种推荐系统中缓解数据稀疏性问题的交叉动态填充方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1,对电商平台数据进行数据预处理;
步骤2,建立用户——商品——评分矩阵;
步骤3,根据构建的用户信息表和商品信息表,分别计算用户相似性及商品相似性;
步骤4,通过用户的相似性、商品的相似性交叉动态填充法对用户——商品——评分矩阵逐步填充。
2.如权利要求1所述推荐系统中缓解数据稀疏性问题的交叉动态填充方法,其特征在于,步骤1中所述的电商数据预处理过程如下:
步骤1.1,提取用户相关静态特征和动态交易行为特征,得到用户数据
表;
步骤1.2,提取商品相关特征,得到商品信息表。
3.如权利要求1所述推荐系统中缓解数据稀疏性问题的交叉动态填充方法,其特征在于,步骤2中所述的构建用户——商品——评分矩阵。
4.如权利要求1所述推荐系统中缓解数据稀疏性问题的交叉动态填充方法,其特征在于,步骤3中所述的根据构建的用户信息表和商品信息表,分别计算用户相似性及商品相似性的过程如下:
步骤3.1:用户的相似性计算;
通过构建的用户信息表,利用相似性计算的方法,计算出用户之间的相似性,得到用户相似性集合;
步骤3.2:商品相似性计算;
通过商品信息表,利用相似性计算方法,计算出商品之间的相似性,得到商品相似性集合;
步骤3.3:将用户相似性集合和商品相似性集合进行合并,将相似性进行降序排序,得到集合。
5.如权利要求1所述推荐系统中缓解数据稀疏性问题的交叉动态填充方法,其特征在于,步骤4中所述的数据稀疏性处理:通过用户相似性及商品相似性交叉动态填充法对用户——商品——评分矩阵逐步填充过程如下:
步骤4.1:设置相似性阈值;
步骤4.2:通过用户相似性及商品相似性交叉动态填充方法处理用户——商品——评分矩阵;
步骤4.2.1:通过步骤3.3中的集合,筛选出相似度不小于的集合;
步骤4.2.2:根据集合找到对应的相似用户、相似物品,利用对应的用户相似性、物品相似性填充用户——商品——评分矩阵;
步骤4.2.3:根据上述已经填充的用户——商品——评分矩阵按照步骤3的方法动态计算用户相似性和物品相似性(此时计算相似性所用表为已经填充的用户——商品——评分矩阵);
步骤4.2.4:重复循环步骤4.2.2、4.2.3,直到用户——商品——评分矩阵填充完毕。
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