[发明专利]一种基于混合推荐的二手交易平台资源推荐方法

权利要求书

1.一种基于混合推荐的二手交易平台资源推荐方法，其特征在于，方法实现步骤为：

步骤一：使用词频-反文档频率TF-IDF的方式根据用户的历史偏好，计算出用户对某个项目的偏好程度；

步骤二：根据用户对物品的评分，建立用户-项目评分矩阵，采用Pearson相关系数计算两个项目之间的相似度；

步骤三：根据每次交易后的用户互评得分，计算用户间的直接信任关系；用户评分对信任关系的影响会随着时间的推移，逐渐衰减，因此根据logistic函数修改为时间衰减函数，加权处理用户互评分，得到直接信任；

步骤四：用户间的间接信任来自直接信任的信任传递。根据信任传递计算出用户间的间接信任值，加权结合直接信任和间接信任，得到综合信任度；

步骤五：利用上述用户偏好程度，项目相似度，综合信任度，加权融合得到综合评价系数；

步骤六：结合上述综合评价系数，计算物品的预测得分，并根据评分高低，生成推荐列表。

2.根据权利要求1所述的一种基于混合推荐的二手交易平台资源推荐方法，其特征在于，所述步骤一中，使用词频-反文档频率TF-IDF的方式根据用户的历史偏好，计算出用户对某个项目的偏好程度，具体方法为：

首先计算词频，词频公式计算如下：

其中，f_i，j表示特征词i在项目j中出现的次数，∑_z∈jf_z，j是在项目j所有词出现次数的总和；

反文档频率公式计算如下：

其中，N指所有项目的数量，n_i表示N个项目中出现特征词i的项目个数；

根据式(1)和式(2)得到每个项目中各个特征词的权值计算公式为：

采用夹角余弦相似度获取项目文档和用户历史偏好配置文档之间的相似度，也就是用户对项目的偏好程度，计算公式如下：

其中，P_u，j表示用户u对项目j的偏好程度，均为k维向量，分别表示用户u的偏好配置文档和项目文档j。

3.根据权利要求1所述的一种基于混合推荐的二手交易平台资源推荐方法，其特征在于，所述步骤二中，采用Pearson相关系数计算两个项目之间的相似度，得到项目间的相似矩阵，项目间相似度计算公式如下：

其中，sim(i，j)表示项目i和项目j之间的相似度；r_ui，r_uj分别表示用户u对项目i和项目j的评分；n表示用户-项目评分矩阵中用户的个数；分别表示项目i，j的平均评分。

4.根据权利要求1所述的一种基于混合推荐的二手交易平台资源推荐方法，其特征在于，所述步骤三中，用户的直接信任来自每次交易后的互评得分，由于评分具有一定的时效性，因此引入根据logistic函数修改的时间衰减函数，公式如下：

其中，衰减函数Logis(t_uv)_i的取值范围是t_uvi表示用户u，v第i次交易距离现在的时间，计算公式为：

t_uvi＝T-t_i (7)

其中，T表示当前时间，t_i表示第i次交易的评分时间；

对互评得分加权时间衰减函数，得到用户间的直接信任度，计算如下：

其中，R_uvi表示第i次交易后用户u对用户v的评分，N表示两用户的总交易次数。

5.根据权利要求1所述的一种基于混合推荐的二手交易平台资源推荐方法，其特征在于，所述步骤四中，用户间的间接信任来自直接信任的信任传递，用户u信任用户m，用户m信任用户v，那么用户u对用户v就存在信任关系，也就是信任的传递，此处的信任传递只取到二阶信任，计算公式如下：

其中，M表示满足用户u，v之间信任传递的所有用户的集合，IT为二阶信任，DT为直接信任；

综上可得到用户u对用户v的综合信任度为：

其中，2.5的取值是假设用户评分范围为(0，5)时；权重系数