[发明专利]基于特征的协同过滤推荐方法在审
| 申请号： | 201310330389.1 | 申请日： | 2013-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN103559622A | 公开（公告）日： | 2014-02-05 |
| 发明（设计）人： | 周水庚;关佶红;李丹青;朱晓然;周晔;王海清 | 申请（专利权）人： | 焦点科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 张苏沛 |
| 地址： | 210061 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明属于信息技术中的推荐系统领域，特别适合于在Internet环境下基于电子商务平台的推荐应用。针对现有协同过滤方法存在的不足，提出一个新的基于特征的协同过滤方法。新方法充分考到用户在商品购买中普遍存在的针对物品特征的好恶，可以在使用较少用户/产品的邻居的情况下获得比传统协同过滤方法更准确的推荐结果，使推荐系统更加贴近网站用户的潜在需求。整体来说，新方法是一个高效的、适用范围广的协同过滤推荐方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 协同 过滤 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于特征的协同过滤推荐方法，其特征在于：步骤一、根据物品的特征，将原有的物品‑用户打分矩阵投影到不同的物品特征上，得到多个聚合的特征‑用户打分矩阵；步骤二、对于每一个用户统计其在各个特征上打分的方差，并用该方差值刻画用户对该特征的好恶程度，方差越大，表明用户对该特征的取值有越强偏向；步骤三、基于各个特征‑用户打分矩阵，预测用户对某新物品的打分值；步骤四、利用步骤二各特征上打分的方差，对步骤三计算得到的打分预测值进行加权平均，得到用户对该物品的最终打分预测值；步骤五、基于最终的打分预测值，进行物品推荐。
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