[发明专利]一种基于推荐系统的项目推荐方法、装置及设备

说明书

本发明公开了一种基于推荐系统的项目推荐方法，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；依据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用户‑项目二部图进行随机游走，得到第一推荐项目列表。本发明综合考虑项目整体评分以及用户偏爱度来进行推荐，使得最终得到的第一推荐项目列表内既包括热门项目，又包含部分用户比较偏爱但是整体评分不高的项目，提高项目推荐的多样性。

技术领域

本发明涉及推荐系统领域，特别是涉及一种基于推荐系统的项目推荐方法、装置及其设备。

背景技术

随着互联网的发展，网络上产生的数据越来越多，出现了“信息过载”的问题。对于用户而言，很多用户需要一种有效的信息过滤方法，从海量网络数据中筛选出符合自己兴趣的内容。推荐系统作为重要手段，已被广泛应用于各商业网站及互联网相关领域。它帮助用户在大量的网络数据中发现自己感兴趣的项目或服务信息。

目前的推荐系统基本均是以提高推荐精确度为目标，推荐结果基本均是趋向于推荐热门项目，这里的热门项目指的是用户整体评分高的项目，例如全部用户的平均评分较高的前N个项目等，但是这样的推荐结果并不代表用户满意度就高，因为，推荐结果集中于热门项目的话，由于热门项目的数量较少，且部分热门项目之间存在较大的相似性(这是由于某些热门类型的相关项目均会属于热门项目)，这样会导致推荐结果多样性不够高。即目前的推荐结果存在一种长尾效应：大部分高评分集中于少量的热门项目，而剩余的大部分冷门项目则很少会被推荐，进而使得这部分冷门项目难以被用户得知，从而导致其评分越来越少，更难被推荐。

因此，如何提供一种多样性高的基于推荐系统的项目推荐方法、装置及设备是本领域技术人员目前需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于推荐系统的项目推荐方法、装置及设备，综合考虑项目整体评分以及用户偏爱度来进行推荐，从而提高项目推荐的多样性。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于推荐系统的项目推荐方法，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；

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。

优选的，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。权重设置为

优选的，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；