[发明专利]信息推荐方法和系统

摘要

本发明提供一种信息推荐方法和系统。首先生成用户‑对象矩阵，然后建立用户权值向量和对象质量向量，再通过迭代算法计算出用户的优先级权值和对象的质量权值，分别按照权值排序提取用于推荐计算的优先用户高质对象，既剔除了对推荐计算结果影响较小的数据，减少了数据计算量，又能避免无用数据的影响，提高推荐计算的结果的精确度；综合来看，该方案能够明显提高服务器资源利用率，降低推荐计算的时间消耗，提高了信息推荐的效果和效率，更有利于信息推荐的实时化。

主权项

一种信息推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：根据数据库中保存的用户行为数据，建立用户到待推荐的对象的m×n矩阵A，根据矩阵A的元素Aij确定每个用户对每个对象的行为权值；其中，m为用户数量，n为对象数量，矩阵A的元素满足：A_(ik)>A_(jk)，k为同一对象，用户i对对象的行为比用户j更早产生；A_(ik)＝0，用户i对对象k没有行为；建立m维的用户权值向量E和n维的对象质量向量Q，并将两个向量的所有元素都初始化为1；其中，E表示用户的优先级权值，Q表示对象的质量权值；将用户权值向量E和n维的对象质量向量Q进行迭代运算：E：＝Q×ATQ：＝E×A其中，AT为矩阵A的转置矩阵；将用户权值向量E的各个元素对应的用户和对象质量向量Q的各个元素对应的对象分别按照权值排序；依顺序提取前面比例为a的权值的用户设为优先用户，依顺序提取前面比例为a的权值的对象设为高质对象，其中，a<1；根据所述优先用户和高质对象，采用基于对象的协同过滤方法或基于用户的协同过滤方法进行对象信息的推荐。