[发明专利]一种优化近邻选择的协同过滤推荐方法及装置

摘要

本发明公开了一种优化近邻选择的协同过滤推荐方法及装置，方法包括：确定用户相似度影响因子为包括不同用户各自评分比例及两个不同用户的共同评分比例，然后利用该用户相似度影响因子对现有的用户相似度值进行修正，利用修正后的用户相似度值及目标用户对项目的偏好程度计算公式来确定是否将项目推荐给目标用户。由于本发明考虑了用户共同评分项目和用户所有评分项目数目变化对用户相似度值的影响，因此相比于现有技术，本发明计算得出的最终结果更加准确。

主权项

一种优化近邻选择的协同过滤推荐方法，其特征在于，包括：构建用户和项目的关联矩阵；确定用户相似度影响因子ε，所述用户相似度影响因子包括不同用户各自评分比例及两个不同用户的共同评分比例；确定修正用户相似度值为：sim'(U_a,U_b)＝ε×sim(U_a,U_b)其中，sim(U_a,U_b)由皮尔森相关相似度方法所确定；确定目标用户U_a对项目I_i的偏好程度R_a,i：$R_{a,i}=\stackrel{\‾}{R_a}+\frac{\underset{U_b\∈U}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{sim}}^{\′}(U_a,U_b)\×(R_{b,i}-\stackrel{\‾}{R_b})}{\underset{U_b\∈U}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{sim}}^{\′}(U_a,U_b)}$其中，表示用户U_a对所有评价项目的打分平均值，表示用户U_b对所有评价项目的打分平均值；根据所述偏好程度R_a,i来确定是否将项目I_i推荐给用户U_a。