[发明专利]基于物品相似度和网络结构的个性化物品推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于物品相似度和网络结构的个性化物品推荐方法。其实现的步骤是1.定义系统拥有n个项目，m个用户，根据用户对项目的购买或浏览史构建n×m的邻近矩阵；2.根据项目信息构建n×n的项目相似矩阵；3.由临近矩阵及项目间的资源分配过程，计算n×n的项目资源分配矩阵；4.由资源分配矩阵与项目相似矩阵，计算综合的n×n项目分配矩阵；5.根据第l个用户初始资源分配结果与综合项目分配矩阵，计算最终的项目资源分配，根据该最终的项目资源分配结果对项目排降序；6.将排列靠前的S个该用户未浏览/购买的项目，推荐给该用户。本发明提高了推荐结果的准确性，可用于书籍、电影、音乐等的推荐。

主权项

一种基于物品相似度和网络结构的个性化物品推荐方法，包括如下步骤：(1)定义推荐系统拥有n个项目，m个用户，根据用户对项目之间的购买或浏览历史，构建n×m的邻近矩阵A；(2)计算项目之间的相似度，根据项目的类别信息构建n×n的项目相似矩阵P1:(2a)假设第e个项目xe具有u个类别，第f个项目xf具有v个类别，则定义基于类别的相似度为其中e、f均为1到n的整数，c为xe,xf的相同类别个数，β为0到1之间的可调参数，取值为0.75；(2b)根据上述的相似度公式，计算所有项目之间的相似度，获得n×n基于类别的相似度矩阵P1；(3)根据项目在二部分网络上的资源分配过程，计算项目之间n×n的资源分配矩阵W；(4)根据资源分配矩阵W，计算综合的n×n项目资源分配矩阵：W′＝P1·W；(5)根据步骤(4)得到的分配矩阵W'计算最终的项目资源分配结果：fl′＝W′×fl，其中fl＝(al1,al2,…,aln)T为邻近矩阵A的第l列，表示第l个用户的初始资源分配，T表示矩阵的转置；(6)根据第l个用户最终的项目资源分配结果fl′，对项目进行降序排列，将排列靠前的S个该用户未浏览/购买的项目，推荐给第l个用户，S为大于等于1的整数。