[发明专利]一种基于SVD++和UBCF算法的混合推荐方法

权利要求书

1.一种基于SVD++和UBCF算法的混合推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、构造SVD++对象的初始化方法，用于定义初始化参数并进行赋值；

S2、定义SVD++对象的训练方法，用于构造神经网络，迭代地使用SVD++算法对初始矩阵进行训练并输出；

S3、主函数对SVD++算法的调用；

S4、在程序中对生成推荐结果函数进行定义，然后定义计算RMSE的函数，最后在主函数中对UBCF算法进行调用，对新评分矩阵进行二次预测计算，获得SVD++与UBCF混合推荐结果。

2.如权利要求1所述的基于SVD++和UBCF算法的混合推荐方法，其特征在于，所述步骤S1中，首先初始化参数并判断是否完成构造，若否，则对初始矩阵进行赋值，设置参数，添加编号至词典变量；若是则结束。

3.如权利要求1所述的基于SVD++和UBCF算法的混合推荐方法，其特征在于，所述步骤S2中，首先训练网络并设置参数，输出数据，训练次数是否达到预设次数，若否，则进行随机排序，赋值给变量，均方根误差设为0；若是，则判断是否完成遍历矩阵，若否，则设置参数值，计算预测值，均方根误差等值，迭代更新，判断是否完成遍历用户词典，若是，返回矩阵；若否，更新参数，输出均方根误差。