[发明专利]一种基于自编码机和聚类的混合推荐方法

说明书

发明公开了一种基于自编码机和聚类的混合推荐方法，本发明将用户评分数据和用户人口统计学数据结合，经过归一化处理，再利用自编码机提取用户特征数据，接着使用K‑means++聚类方法对用户聚类，当用户有推荐需求时，将待推荐用户的评分数据和人口统计学数据结合，归一化处理后再利用自编码机提取待推荐用户特征，再使用K‑means++聚类方法对待推荐用户分类，最后使用最适合该类别的推荐方法对用户进行推荐。本发明弥补了现有推荐方法在稀疏矩阵上表现不佳的状况，有效的提高了推荐的准确性。

技术领域

本发明属于特征提取和推荐方法技术领域，特别涉及一种基于自编码机和聚类的混合推荐方法。

背景技术

随着信息技术不断地发展，互联网上的信息发生了指数型的增长，用户无法快速的在网上寻找到自己想要的信息，这就是“信息过载”问题。学术界和工业界都在不断地探索提高信息服务质量解决“信息过载”问题的方法，由此诞生了个性化推荐技术。近年来针对不同的推荐系统的需求，研究者提出了相应的个性化推荐方案，如基于内容推荐，协同过滤，关联规则，效用推荐，组合推荐等。

朱全银等人已有的研究基础包括：朱全银,潘禄,刘文儒,等.Web科技新闻分类抽取算法[J].淮阴工学院学报,2015,24(5):18-24；李翔,朱全银.联合聚类和评分矩阵共享的协同过滤推荐[J].计算机科学与探索,2014,8(6):751-759；Quanyin Zhu,Sunqun Cao.ANovel Classifier-independent Feature Selection Algorithm for ImbalancedDatasets.2009,p:77-82；Quanyin Zhu,Yunyang Yan,Jin Ding,Jin Qian.The CaseStudy for Price Extracting of Mobile Phone Sell Online.2011,p:282-285；QuanyinZhu,Suqun Cao,Pei Zhou,Yunyang Yan,Hong Zhou.Integrated Price Forecast basedon Dichotomy Backfilling and Disturbance Factor Algorithm.InternationalReview on Computers and Software,2011,Vol.6(6):1089-1093；朱全银等人申请、公开与授权的相关专利：朱全银，胡蓉静，何苏群，周培等.一种基于线性插补与自适应滑动窗口的商品价格预测方法.中国专利:ZL 2011 1 0423015.5,2015.07.01；朱全银，曹苏群，严云洋，胡蓉静等，一种基于二分数据修补与扰乱因子的商品价格预测方法.中国专利:ZL 20111 0422274.6,2013.01.02；朱全银，尹永华，严云洋，曹苏群等，一种基于神经网络的多品种商品价格预测的数据预处理方法.中国专利:ZL 2012 1 0325368.6；李翔，朱全银，胡荣林，周泓.一种基于谱聚类的冷链物流配载智能推荐方法.中国专利公开号:CN105654267A,2016.06.08；曹苏群，朱全银，左晓明，高尚兵等人，一种用于模式分类的特征选择方法.中国专利公开号：CN 103425994 A，2013.12.04；朱全银，严云洋，李翔，张永军等人，一种用于文本分类和图像深度挖掘的科技情报获取与推送方法.中国专利公开号:CN 104035997 A,2014.09.10；朱全银，辛诚，李翔，许康等人，一种基于K-means和LDA双向验证的网络行为习惯聚类方法.中国专利公开号:CN 106202480 A,2016.12.07。

自编码机：

自编码机(Autoencoder)是一种无监督学习算法，它由三层网络组成，其中输入层与输出层神经元数量相等，隐藏层神经元数量少于输入输出层。自编码机将输入的特征经过非线性变化到隐藏层上，通过这种方法，可以降低特征的维度，提高了计算效率。

K-means++聚类方法：