[发明专利]一种家政服务推荐系统及方法

权利要求书

1.一种家政服推荐系统，其特征在于，包括用户历史行为信息收集模块、相似邻居计算模块、预测模块和推荐模块，

所述用户历史行为信息收集模块用于提取用户在信息平台的行为数据，对收集的行为数据构建用户-项目关联矩阵，

所述相似邻居计算模块根据构建的用户-项目关联矩阵进行目标用户和目标项目的相似邻居分析计算，

所述预测推荐模块对相似邻居结果进行预测评分，

所述推荐模块根据预测结果降序推荐给目标用户。

2.一种家政服推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：根据用户历史行为信息构建用户-项目评分矩阵；

步骤2：根据用户-项目评分矩阵计算用户之间的相似度，采用欧式距离、余弦相似度或皮尔逊相关性中的至少一种方法计算得到相似度；

步骤3：根据用户之间的相似度计算得到目标用户的k个最近邻居；

步骤4：根据k个邻居的评分项目预测用户评分，按如下公式进行计算：

其中p_u,i表示用户u对项目i的预测评分，n是最近邻集合，v是任意一个最近邻居，s(u,v)r_v,i表示最近邻v和目标用户u的相似度与最近邻v对项目i的评分相乘。

步骤5：得到预测评分后按照评分高低进行降序，选择用户评分最高的前n个项目作为推荐。

3.根据权利要求2所述的家政服推荐方法，其特征在于，在步骤2中，利用余弦相似度对用户之间的相似度进行计算，公式如下：

其中，r_u表示用户u的评分集合，r_v表示用户v的评分集合，i表示项目，∑_ir_u,ir_v,i表示用户u对项目i的评分乘以用户v对项目i的评分累加之和，分别表示用户u、v对项目i的评分的平方累加求和取平方根。

4.根据权利要求2所述的家政服推荐方法，其特征在于，步骤3中利用KNN算法筛选得到k个最近邻居。