[发明专利]一种基于广义点集距离的信息个性化推荐及提示方法

说明书

本发明涉及一种基于广义点集距离的信息个性化推荐及提示方法，包括如下步骤；步骤A，设置参数；用户从阈值提示法和数量提示法中至少选择一项作为提示方法，并设置对应的欠缺条件提示距离阈值t或欠缺条件提示数量p；步骤B，设置距离函数；步骤C，计算距离值d并推送相关信息；若距离值d＝0，直接向其推送相关信息；若距离值d不为0，如果用户设定的是阈值提示法，则对距离值d小于阈值t的所有对象推送欠缺条件提示；如果用户设定的是数量提示法，则对距离值d最小的p个对象推送欠缺条件提示；如果用户同时设定两种提示法，则推送阈值提示法和数量提示法推送结果的合集。本发明兼容更多数据类型，提高推送的精准度和用户的区分度。

技术领域

本发明涉及个性化推荐系统技术领域，具体涉及一种基于广义点集距离的信息个性化推荐及提示方法。

背景技术

个性化推荐系统旨在依据一定的算法向用户提供个性化的信息服务和决策支持，目前广泛应用在新闻推荐、商务推荐、娱乐推荐、学习推荐、生活推荐、决策支持等多个领域。

得益于广泛的应用，个性化推荐已成为学术界与工业界的研究热点。已有的信息个性化推荐技术包括基于协同过滤的推荐系统、基于点集距离的推荐系统等，后者是最接近本发明的现有技术。

基于协同过滤的推荐系统利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，但对于新信息、新用户推荐效果较差，即存在“冷启动”问题。

基于点集距离的推荐系统，适合对具有标签的信息进行个性化推荐，即直接向符合该标签的用户推荐信息，本质就是当点集距离为0时，推荐该信息，这里的点就是用户属性，集就是符合拟推荐信息适用的用户属性集合(范围)。该方法仅用面向数值属性的普通点集距离，未包括其它距离方法，如海明距离等；并且该方法未对“差点就符合推荐要求”的用户进行推荐及提示其欠缺条件。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术中的不足之处，提供一种兼容更多数据类型，对接近个性化推荐要求的用户，给出其欠缺条件提示的基于广义点集距离的信息个性化推荐及提示方法。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于广义点集距离的信息个性化推荐及提示方法，包括如下步骤；

步骤A，设置参数；用户从阈值提示法和数量提示法中至少选择一项作为提示方法，并设置对应的欠缺条件提示距离阈值t或欠缺条件提示数量p；

步骤B，设置距离函数；根据实际使用的点集距离设计相应的距离函数d(x,y)；设推荐信息适用的用户属性集合(即广义点集距离的“集”)为x，某用户属性(即广义点集距离的“点”)为y，并令x_imin表示数值属性范围x_i的最小值，令x_imax表示数值属性范围x_i的最大值，令y_i表示用户属性的第i个数值属性的值；所述用户属性包括m个数值属性(即0≤i≤m)和n个非数值属性(其中m≥0，n≥0，并且m+n≥1)，广义点集的所述距离函数d(x,y)表示如下：

其中c(x_i,y_i)为用户对非数值属性自行定义的距离函数；

步骤C，计算距离值d并推送相关信息；若距离值d＝0，则符合精准推荐条件，直接向其推送相关信息；若距离值d不为0，则不直接推送信息，根据用户设定的提示法作相应处理；如果用户设定的是阈值提示法，则对距离值d小于阈值t的所有对象推送欠缺条件提示；如果用户设定的是数量提示法，则对距离值d最小的p个对象推送欠缺条件提示；如果用户同时设定阈值提示法和数量提示法，则推送阈值提示法和数量提示法推送结果的合集。