[发明专利]一种推荐方法和装置

权利要求书

1.一种推荐方法，其特征在于，包括：

步骤1）基于用户或服务评分矩阵确定适应度最佳的鸟巢；

步骤2）运用莱维飞行更新鸟巢，并记录最优鸟巢；

步骤3）将更新鸟巢进行交叉操作得到新的鸟巢，并更新最优鸟巢；

步骤4）更新被宿主发现有外来鸟蛋的鸟巢，使用变异操作继续更新鸟巢，更新最优鸟巢；

步骤5）输出满足条件的最优鸟巢为用户的服务推荐结果，或服务的用户推荐结果。

2.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，在步骤1）之前，所述方法还包括：

在用户或服务为新用户或新服务时，确定用户或服务特征；

基于用户或服务特征确定相似用户或服务评分矩阵；

基于相似用户或服务评分矩阵预测用户或服务评分矩阵。

3.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，步骤5）之后，所述方法还包括：

针对服务推荐结果或用户推荐结果，获取服务推荐结果的服务评分矩阵或用户推荐结果的用户评分矩阵；

基于服务推荐结果的服务评分矩阵或用户推荐结果的用户评分矩阵确定适应度最佳的鸟巢；

重复步骤2）至步骤4），输出满足条件的最优鸟巢为服务推荐结果的推荐用户或用户推荐结果的推荐服务。

4.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，将更新鸟巢进行交叉操作，具体包括：

将更新鸟巢中的鸟巢两两分组，对每组鸟巢执行以下步骤得到新的鸟巢：

产生随机数，在随机数小于设定交叉概率时，随机选择一个位置，交换两个鸟巢在随机位置以后的所有基因。

5.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，使用变异操作继续更新鸟巢，具体包括：

针对每个鸟巢产生随机数；

在随机数小于设定变异概率时，随机选择一个位置，将鸟巢在随机位置的基因重新设置。

6.一种推荐装置，其特征在于，包括：

最佳鸟巢确定模块，用于基于用户或服务评分矩阵确定适应度最佳的鸟巢；

改进布谷鸟算法模块，用于运用莱维飞行更新鸟巢，并记录最优鸟巢；将更新鸟巢进行交叉操作得到新的鸟巢，并更新最优鸟巢；以及，更新被宿主发现有外来鸟蛋的鸟巢，使用变异操作继续更新鸟巢，更新最优鸟巢；

推荐模块，用于输出满足条件的最优鸟巢为用户的服务推荐结果或服务的用户推荐结果。

7.根据权利要求6所述的推荐装置，其特征在于，所述装置还包括：

新用户或服务特征提取模块，用于在用户或服务为新用户或新服务时，确定用户或服务特征；

新用户或新服务评分矩阵预测模块，用于基于用户或服务特征确定相似用户或服务评分矩阵，基于相似用户或服务矩阵预测用户或服务评分矩阵。

8.根据权利要求6所述的推荐装置，其特征在于，所述装置还包括：

双向推荐模块，用于针对服务推荐结果或用户推荐结果，获取服务推荐结果的服务评分矩阵或用户推荐结果的用户评分矩阵，基于服务推荐结果的服务评分矩阵或用户推荐结果的用户评分矩阵确定适应度最佳的鸟巢，并将其输入所述改进布谷鸟算法模块，基于所述改进布谷鸟算法模块的结果，输出满足条件的最优鸟巢为服务推荐结果的推荐用户或用户推荐结果的推荐服务。

9.根据权利要求6所述的推荐装置，其特征在于，所述改进布谷鸟计算模块包括：

交叉计算单元，用于将更新鸟巢进行交叉操作，具体包括：将更新鸟巢中的鸟巢两两分组，对每组鸟巢执行以下步骤得到新的鸟巢：产生随机数，在随机数小于设定交叉概率时，随机选择一个位置，交换两个鸟巢在随机位置以后的所有基因。

10.根据权利要求6所述的推荐装置，其特征在于，所述改进布谷鸟计算模块包括：

变异计算单元，用于使用变异操作继续更新鸟巢，具体包括：针对每个鸟巢产生随机数；在随机数小于设定变异概率时，随机选择一个位置，将鸟巢在随机位置的基因重新设置。