[发明专利]一种基于推荐系统的项目推荐方法、装置及设备

权利要求书

1.一种基于推荐系统的项目推荐方法，其特征在于，包括：

获取各个用户对每个项目的评分数据；

分别依据各个用户对每个项目的评分数据以及各个项目的平均评分数据，计算得到各个用户对每个项目的偏爱度；

将各个偏爱度值与对应的评分数据进行整合，得到各个用户对每个项目的关联权重；所述偏爱度值对应的评分数据指的是：同一个用户对同一项目的偏爱度与评分数据；

依据所述关联权重构建各个用户与各个项目之间的用户-项目二部图；

依据随机游走算法对所述用户-项目二部图进行随机游走，得到第一推荐项目列表；所述用户-项目二部图的构建过程具体包括：

将每个用户以及每个项目均作为图像标点，得到一排用户标点以及一排项目标点；

分别将每个用户标点与该用户评分过的各个项目的项目标点建立连接，每条连接线的权重设置为所述连接线所连的用户对所述连接线所连项目的关联权重，得到所述用户-项目二部图。

2.根据权利要求1所述的项目推荐方法，其特征在于，所述获取各个用户对每个项目的评分数据之后，计算各个用户对每个项目的偏爱度之前，还包括：

依据各个用户对每个项目的评分数据构建用户-项目评分矩阵，并对所述用户-项目评分矩阵进行归一化处理，得到归一评分矩阵；

相应的，计算得到各个用户对每个项目的偏爱度之后，还包括：

依据各个用户对每个项目的偏爱度建立偏爱度矩阵，并对所述偏爱度矩阵进行归一化处理，得到归一偏爱度矩阵；

之后，将所述归一评分矩阵内的评分数据以及所述归一偏爱度矩阵内对应的偏爱度值进行整合，得到所述关联权重。

3.根据权利要求1所述的项目推荐方法，其特征在于，还包括：

获取各个用户对每个项目所打的标签；

依据各个项目的标签构建项目-标签二部图；

对所述项目-标签二部图依据热传导算法进行计算，得到第二推荐项目列表；

将所述第一推荐项目列表与所述第二推荐项目列表进行整合，得到总推荐列表。

4.根据权利要求3所述的项目推荐方法，其特征在于，

所述偏爱度值的计算过程包括：

分别将各个用户对每个项目的评分数据以及各个项目的平均评分数据带入偏爱度计算关系式，得到各个用户对每个项目的偏爱度；

所述偏爱度计算关系式包括：

其中，为用户u_i对项目I_j的偏爱度，R(u_i,I_j)为用户u_i对项目I_j的评分数据，为全部用户对项目I_j的评分数据的平均值，为全部用户对项目I_j的评分数据的方差，为用户u_i对项目I_j所打的标签个数，为用户u_i为全部项目打过的标签个数。

5.根据权利要求4所述的项目推荐方法，其特征在于，所述项目-标签二部图的构建过程为：

将各个项目以及各个标签均作为图像标点，得到一排项目标点以及一排标签标点；

分别将每个项目标点与该项目包含的各个标签对应的标签标点建立连接，连接线的权重均设置为1，得到所述项目-标签二部图。

6.根据权利要求5所述的项目推荐方法，其特征在于，所述将所述第一推荐项目列表与所述第二推荐项目列表进行整合，得到总推荐列表的过程具体为：

将所述第一推荐项目列表与所述第二推荐项目列表内的项目求并集，得到初始推荐列表；

将每个项目在所述第一推荐项目列表与所述第二推荐项目列表内的权重带入权重关系式，并将计算后的权重数值作为该项目在所述初始推荐列表内的权重，所述权重关系式为：

L＝λL1+(1-λ)L2；

其中，L为项目计算后的权重数值，λ为固定比重参量，L1为该项目在所述第一推荐项目列表内的权重，L2为该项目在所述第二推荐项目列表内的权重。