[发明专利]一种融合FP-growth算法和Slope-One算法的混合推荐模型在审
| 申请号： | 201711004573.1 | 申请日： | 2017-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN109711912A | 公开（公告）日： | 2019-05-03 |
| 发明（设计）人： | 崔忠伟;牛俊洁;左羽;于国龙;赵勇 | 申请（专利权）人： | 贵州师范学院 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 郝志亮 |
| 地址： | 550018 贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 算法 融合 | ||
【权利要求书】：
1.一种融合FP-growth算法和Slope-One算法的混合推荐模型，通过以下步骤实现：
1)输入推荐参数：数据集和最小支持度；
2)对数据集在数据库中进行第一次扫描，获得频繁项的集合F和其中每个频繁项的支持度，并对F中的所有频繁项按其支持度进行降序排序，得到频繁项表L，移除头指针表中不满足最小支持度的元素项；
3)再次扫描数据库，由每个事务不断构建FP-Tree，同时对每个数据集中的项集初始化空FP树；
4)根据已经构造好的FP-Tree、项集α、最小支持度对每个项集进行过滤和重排序；
5)使用步骤4中的项集更新FP树；
6)根据得到的数据集D中的频繁项集L，构建频繁项集与未评分项集构造轻量级矩阵；根据频繁项集数据，构建self.diffs/self.freqs字典；
7)计算与目标项的评分偏差dev；
8)对得到的评分偏差dev采用Weighted-Slope-One算法进行修正。
2.根据权利要求1所述的一种融合FP-growth算法和Slope-One算法的混合推荐模型，其特征在于，步骤7中采用以下公式进行计算：
其中，统计在同一时间对物品和的评分的所有用户的集合。
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