[发明专利]一种产品推荐方法及装置

权利要求书

1.一种产品推荐方法，其特征在于，包括：

获取用户偏好评分矩阵；其中，所述用户偏好评分矩阵包括多个用户在多个时间段内对各个产品的偏好评分；

基于所述用户偏好评分矩阵，构建每个组合对应的时间序列模型；其中，一个组合包括一个所述用户和一个所述产品；所述时间序列模型用于预测所述用户对所述产品的偏好评分；

分别利用各个所述组合对应的时间序列模型，计算得到目标时间段内的各个所述组合对应的兴趣权重；

利用所述目标时间段内的偏好评分的统计数据以及各个所述组合对应的兴趣权重，计算各个所述组合在所述目标时间段的预测偏好评分；

将各个所述组合在所述目标时间段的预测偏好评分补全至所述用户偏好评分矩阵中；

基于补全后的所述用户偏好评分矩阵，计算在所述目标时间段内每两个所述用户的相似度，得到多个相似用户集群；

分别针对每个所述相似用户集群，将所述相似用户集群中的每个所述用户在所述目标时间段内偏好评分高于预设阈值的产品，推荐给所述相似用户集群中的其余用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别利用各个所述组合对应的时间序列模型，计算得到目标时间段内的各个所述组合对应的兴趣权重，包括：

分别针对每个所述组合，利用所述组合对应的时间序列模型，预测所述组合对应的第一偏好评分、第二偏好评分以及第三偏好评分；其中，所述第一偏好评分指代所述组合中的用户在所述目标时间段内对所述组合中的产品的偏好评分；所述第二偏好评分指代所述组合中的用户，在所述目标时间段的前N个时间段内对所述组合中的产品的偏好评分；所述第二偏好评分指代所述组合中的用户，在所述目标时间段的后N个时间段内对所述组合中的产品的偏好评分；

分别将每个所述组合对应的所述第一偏好评分、所述第二偏好评分以及所述第三偏好评分的总和，除以各个所述组合对应的偏好总评分，得到所述目标时间段内的各个所述组合对应的兴趣权重；其中，所述组合对应的偏好总和为所述目标时间段的前N个时间段至其后N个时间段的时间段内，所述组合的用户对所有所述产品的偏好评分总和。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标时间段内的偏好评分的统计数据以及各个所述组合对应的兴趣权重，计算各个所述组合在所述目标时间段的预测偏好评分，包括：

对目标时间段内的偏好评分进行统计，得到多个预设类型参数；其中，所述预设类型参数包括在所述目标时间段内每个所述产品的评分用户总数、评分排名前M位的所述产品的最低偏好评分的个数、每个所述产品的偏好评分平均分、所有产品的偏好评分平均分；

分别针对每个所述组合，将所述多个预设类型参数中所述组合对应的参数以及所述组合对应的兴趣权重，输入预测评分公式中，得到各个所述组合在所述指定时间的预测偏好评分；其中，所述预测评分公式为：AIM-WR表示一个组合的用户对产品的预测偏好评分；u_i表示对产品i的评分用户总数、T_m表示评分排名前M位的所述产品的最低偏好评分的个数、P_i表示产品i的偏好评分平均分、Q表示所有产品的偏好评分平均分。