[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

权利要求书

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。