[发明专利]一种基于用户历史的装备个性化推荐方法

说明书

本发明公开了一种基于用户历史的装备个性化推荐方法，针对传统装备数据配套的查询系统对相关使用人员不够友好的问题，将推荐系统引入到装备数据库中，使得用户能够获得关于自身的推荐，同时也能够获得和自身类似的邻域用户，从邻域用户的浏览历史中获得自身感兴趣的装备信息；本发明针对传统推荐系统中基于物品的推荐，做了一定的改进将用户历史评分数据加入评价指标，又考虑到用户自身评分特征，对推荐装备是否契合用户口味实现奖惩因子，同时还考虑到用户评分的时间戳，加入随时间戳变化的权重因子，最终完成了考虑用户自身的个性化的装备推荐。

技术领域

本发明属于推荐系统技术领域，具体涉及一种基于用户历史的装备个性化推荐方法。

背景技术

在装备数据库中，含有大量的装备类型、型号及参数等数据。这些数据蕴含着丰富的价值信息，然而，相关人员在面对这些海量的军事装备数据时，缺无法高效地从中获取关键知识，从而也无法依据数据指导工作。经过调研发现，导致数据中价值信息沉睡的首要问题是，这些数据缺乏紧凑有效的组织结构与直观形象的可视化查询方式，难以进行深层次的数据挖掘与应用，即便有可视化界面，传统的搜索引擎和查询方式可给相关人员带来了很大的不便。

传统的可视化界面基于关键字查询等查询方式，不仅对操作人员专业性要求较高(必须对装备的专有名称很熟悉)，同时对所有用户一视同仁，仅仅提供简单的查询功能，这样的系统不够个性化，对用户的使用不够友好。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的基于用户历史的装备个性化推荐方法解决了现有的装备数据库中难以根据用户需求进行装备个性化推荐的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于用户历史的装备个性化推荐方法，包括以下步骤：

S1、将推荐系统引入装备数据库；

S2、通过推荐系统处理使用装备数据库的用户历史数据，并构建用户-装备评分矩阵；

S3、对用户-装备评分矩阵进行分解，获得对应的装备特征矩阵；

S4、计算装备特征矩阵各装备的相似度，截取相似度最高的前K个装备作为目标装备的初始推荐列表；

S5、基于用户的历史数据，设置奖惩因子及权重因子，并生成初始推荐列表各装备的评分表；

S6、截取评分表中评分靠前的若干个评分信息，生成装备推荐列表，实现装备的个性化推荐。

进一步地，所述步骤S2中的用户-装备评分矩阵R(m,n)为：

式中，r_ui∈R(m,n)，r_ui为用户u_u对装备i_i的评分，当用户u_u未对装备i_i的评分时，r_ui为0，用户-装备评分矩阵R(m,n)包括用户集合U＝{u₁,u₂,…,u_m}和装备集合I＝{i₁,i₂,…,i_n}，u_u∈U，i_i∈I。

进一步地，所述步骤S3具体为：

S31、将用户-装备评分矩阵R(m,n)分解降维成用户特征矩阵与装备特征矩阵之积的形式：

R＝W×H

式中，R为能够分解成用户特征矩阵与装备特征矩阵之积的形式的用户-装备评分矩阵R(m,n)的预测矩阵，W为m×k维的用户特征矩阵，H为k×n的装备特征矩阵；

S32、将用户-装备评分矩阵R(m,n)中元素r_ui表示为：