[发明专利]一种基于商品森林体系的个性化美食推荐方法

摘要

本发明涉及一种基于商品森林体系的个性化美食推荐方法，包括以下步骤：(1)对该体系进行以下的概念的定义：(2)UserCF计算用户评分；(3)ItemCF计算用户评分。本发明结合用户当前所处位置、用户偏好以及行为习惯等，为之推荐满足用户需求的个性化的餐厅和菜品，提高美食推荐的效率和准确度。同时，精确的推荐结果可转化为消费行为，提高用户满意度和商家效益。

主权项

一种基于商品森林体系的个性化美食推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对该体系进行以下的概念的定义：定义1：分类C＝{C1、C2、C3......Cn}定义2：森林F＝{T1、T2、T3......Tn}定义3：树T＝(R、W、TC)定义4：叶子(商品)I＝(Rs、TC′、S、U)其中C为分类集合，Ci∈C，Ci分别表示分类项目，如食材、类型等，且Ci定义为可扩展性广义表，即Ci下面又包含更详细的分类，如Ci(Ci1(Ci11(Ci111、Ci112......)、Ci12......)、Ci2(Ci21、Ci22......)、Ci3......Cin)；Ti表示森林中的树；R为该棵树的根，表示最上层分类类别；W表示该树在森林中所占权值；TC表示该树的孩子信息，且TC∈C；TC′表示商品(叶子)在森林中的路径集合，如：TC′＝{CiCi1Ci11Ci111∪CiCi2Ci21Ci212∪......}，并且集合中每条路径属于不同的树(T)；Rs表示该叶子所属T的根的集合；U表示收藏或评论该商品用户集合；S表示拥有该商品商家集合，同时定义S＝(L、A)，L表示该商家地理位置信息，A表示商家其他属性，(2)UserCF计算用户评分，其计算公式为： p ( u , i ) = Σ v ∈ S ( u , K ) ∩ N ( i ) w uv * r vi 其中，p(u，i)表示用户u对商品i的评分，S(u，K)包含和用户u最相似的K个用户，N(i)是对商品i有过行为(评分等)用户集合，wuv是用户u和用户v的相似度，rvi代表用户v对商品i的评分，且 w uv = sim ( u , v ) = Σ i ∈ I uv ( R u , i - R ‾ u ) ( R v , i - R ‾ v ) Σ i ∈ I u ( R u , i - R ‾ u ) 2 Σ i ∈ I v ( R v , i - R ‾ v ) 2 (3)ItemCF计算用户评分，其计算公式为： p ( u , j ) = Σ i ∈ N ( u ) ∩ S ( i , K ) w ij * r ui 其中，p(u，j)表示用户u对商品i的评分，N(u)是用户喜欢的商品的集合，S(i，K)是和商品i最相似的K个集合，wji是商品j和商品i的相似度，rui是用户u商品i的评分， wij＝sim(i，j)＝λsim(i，j)r+(1‑λ)sim(i，j)c；⑥ sim ( i , j ) r = Σ u ∈ U ( R u , i - R ‾ u ) ( R u , j - R ‾ u ) Σ u ∈ U ( R u , i - R ‾ u ) 2 Σ u ∈ U ( R u , j - R ‾ u ) 2 ⑦sim(i，j)c＝∑w*sim(i，j)c(4)计算推荐系统的前n个推荐项(Top‑N)根据UserCF和ItemCF计算出来用户预测评分排名，并整合用户当前的地理位置与商家的距离，给出最后的结果。