[发明专利]一种基于混合算法的物品推荐方法、装置及设备

权利要求书

1.一种基于混合算法的物品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

加权融合物品之间的余弦相似度和语义相似度，得到物品之间的融合相似度；其中，所述余弦相似度是根据用户对于物品的评分矩阵计算得到的；其中，所述评分矩阵为用户对于物品的评分的集合；

根据所述融合相似度，得到用户对于物品的融合预估评分；

根据所述融合预估评分进行物品推荐。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算得到物品之间的所述余弦相似度包括：

计算得到物品之间的场景相似度；其中，所述场景相似度为对应于场景的物品之间的相似度；

以所述场景相似度作为偏置项，计算得到所述余弦相似度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算得到物品之间的所述场景相似度，包括：

获取物品对应的一个或多个场景；

计算得到所述一个或多个场景所对应的物品的场景向量；根据物品的场景向量，通过相似度计算得到物品之间的所述场景相似度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算得到物品之间的所述余弦相似度包括：

根据所述评分矩阵，得到用户的平均评分；其中，所述用户的平均评分为一个用户对于多个物品的评分的平均值；

以所述平均评分作为余弦相似度的修正值，计算得到所述余弦相似度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算得到物品之间的所述余弦相似度包括：

基于相似性收缩系数和相关用户人数，计算得到所述余弦相似度；其中，所述相关用户人数为对物品均进行评分的用户人数；其中，所述物品为计算所述余弦相似度过程中涉及到的两个物品。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合相似度，得到用户对于物品的融合预估评分，包括：

加权融合预估评分和矩阵分解结果，得到所述融合预估评分；其中，所述预估评分是根据所述融合相似度计算得到的，所述矩阵分解结果是根据用户矩阵和物品矩阵的点积计算结果得到的；其中，以用户矩阵和物品矩阵的点积计算结果作为所述矩阵分解结果；所述用户矩阵的一个维度为所述评分矩阵中用户的数量，所述物品矩阵的一个维度为所述评分矩阵中物品的数量。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述用户矩阵和所述物品矩阵的点积计算结果得到所述矩阵分解结果，包括：

加权融合所述点积计算结果、物品的平均评分和偏置系数，得到所述矩阵分解结果；其中，所述物品的平均评分为多个用户对于同一个物品的评分的平均值，所述偏置系数是通过上下文感知技术得到的。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，通过加权融合得到所述矩阵分解结果，包括：

设置所述点积计算结果、所述物品的平均评分和所述偏置系数的权重值分别为0.5、0.3和0.2。

9.一种基于混合算法的物品推荐装置，其特征在于，所述装置包括计算模块和推荐模块，其中：

所述计算模块，用于加权融合物品之间的余弦相似度和语义相似度，得到物品之间的融合相似度；其中，所述余弦相似度是根据用户对于物品的评分矩阵计算得到的；其中，所述评分矩阵为用户对于物品的评分的集合；根据所述融合相似度，得到用户对于物品的融合预估评分；

所述推荐模块，用于根据所述融合预估评分进行物品推荐。

10.一种基于混合算法的物品推荐设备，其特征在于，所述设备包括：处理器、存储器；所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行权利要求1-8任一项所述的方法。