[发明专利]基于聚类的协同过滤的商品推荐方法及系统在审
| 申请号： | 201310379073.1 | 申请日： | 2013-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN103412948A | 公开（公告）日： | 2013-11-27 |
| 发明（设计）人： | 刘云;王琪;曹伟;王星;桂畅旎 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 毛燕生 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于数据挖掘技术领域，特别涉及一种基于聚类的协同过滤的商品推荐方法及系统，利用购物网站的API接口获取用户对商品的评分信息和商品的类型标签信息；根据用户的购买商品类型，对用户进行聚类；根据聚类的结果，并通过评分估值公式为用户-商品评分矩阵中缺省评分赋予评分估值；计算矩阵中商品之间的相似度，对目标用户未购买商品进行预测评分，并为目标用户推荐预测评分最高的前N件商品，本发明相比现有技术具有如下优点：解决了数据稀疏性的问题，减少了不同用户的评分尺度不一致的问题，提高了缺省赋值的准确性，使得同一类中的用户的评分相似性最高，提高了缺省赋值的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 协同 过滤 商品 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
基于聚类的协同过滤的商品推荐方法，其特征在于包含以下步骤:步骤1）利用购物网站的API接口获取用户对商品的评分信息和商品的类型标签信息；步骤2）根据用户的购买商品类型，对用户进行聚类；步骤3）根据聚类的结果，并通过评分估值公式为用户‑商品评分矩阵中缺省评分赋予评分估值；步骤4）计算矩阵中商品之间的相似度，对目标用户未购买商品进行预测评分，并为目标用户推荐预测评分最高的前N件商品。
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