[发明专利]一种基于混合推荐算法的技术资源及服务推荐系统

权利要求书

1.一种基于混合推荐算法的技术资源及服务推荐系统，其特征在于，包括数据预处理模块、用户语义描述模块、个性化技术资源推荐模块、企业相似度计算模块、个性化服务推荐模块、技术资源及服务潜在组合挖掘模块；

所述数据预处理模块以用户浏览技术资源记录、用户购买企业服务记录、企业注册信息为输入，其中：

对用户浏览技术资源记录预处理得到向量化的记录数据和聚类簇，前者用于用户语义描述模块，后者用于技术资源及服务潜在组合挖掘模块；

对用户购买企业服务记录进行预处理得到聚类簇用于技术资源及服务潜在组合挖掘模块；

对企业注册信息进行预处理用于企业相似度计算模块；

所述用户语义描述模块以用户浏览技术资源记录为输入，通过用户浏览的技术资源对用户感兴趣的领域信息进行建模，输出用户语义描述向量用于个性化技术资源推荐模块；

所述个性化技术资源推荐模块以用户语义描述向量作为输入，输出每个用户个性化的技术资源推荐列表；

所述企业相似度计算模块包括两种相似度计算方法；第一种是基于内容的企业相似度计算，其输入为数据预处理模块得到的企业信息向量，在推荐系统冷启动时使用；第二种是数据驱动的企业相似度计算，其在企业有一定客户群体之后使用；两种算法都会得到企业之间的相似度用于个性化服务推荐模块；

所述个性化服务推荐模块以企业相似度为输入，输出每个用户个性化的的企业服务推荐列表；

所述技术资源及服务潜在组合挖掘模块的输入为数据预处理模块得到的用户浏览技术资源记录数据聚类簇和用户购买企业服务记录；通过关联规则算法挖掘技术资源与企业服务之间存在的某种组合关系，并在此基础上向用户进行推荐，输出每个用户个性化的技术资源推荐列表和企业服务推荐列表。

2.根据权利要求1所述的一种基于混合推荐算法的技术资源及服务推荐系统，其特征在于，对用户浏览技术资源记录、用户购买企业服务记录数据的记录时间进行基于密度的聚类，对企业注册信息进行数值化、编码操作。

3.根据权利要求1所述的一种基于混合推荐算法的技术资源及服务推荐系统，其特征在于，标签向量通过TextRank算法自动提取得到。

4.根据权利要求3所述的一种基于混合推荐算法的技术资源及服务推荐系统，其特征在于，使用标签向量作为技术资源和用户的语义描述。

5.根据权利要求1所述的一种基于混合推荐算法的技术资源及服务推荐系统，其特征在于，冷启动阶段，使用企业注册信息计算企业相似度；积累了客户群体后，使用企业用户群体重合度计算企业相似度。

6.根据权利要求1所述的一种基于混合推荐算法的技术资源及服务推荐系统，其特征在于，使用关联规则算法FPGrowth挖掘技术资源及服务的潜在组合，并在此基础上向用户推荐技术资源及服务。