[发明专利]一种基于项目标签和图形关系的众筹网站项目推荐方法

摘要

一种基于树形标签和图形关系的众筹网站项目推荐方法，包括以下步骤：步骤1)基于树形标签的推荐：对众筹网站项目的属性进行了划分，对其进行建模，利用树描述项目标签，将用户行为和项目标签之间的联系抽象用户的私人标签树，并将树形标签存储在文档型数据库CouchDB中；步骤2)：基于图形关系的推荐，存储在图数据库Neo4j中；步骤3)：将步骤1)和步骤2)中的两组项目加权求和平均，最终得到k2个推荐的项目综合结果并异步传输给用户。本发明解决现有传统个性化推荐方法在处理众筹平台中项目属性、用户行为和用户与项目关系时面临的推荐效率低和推荐精度差等问题。

主权项

1.一种基于树形标签和图形关系的众筹网站项目推荐方法，其特征在于包括以下步骤：步骤 1) 基于树形标签的推荐：对众筹网站项目的属性进行了划分，对其进行建模，利用树描述项目标签，将用户行为和项目标签之间的联系抽象用户的私人标签树，并将树形标签存储在文档型数据库CouchDB中；针对用户在众筹网站中的不同行为或操作，设计符合众筹网站平台特点的行为加分规则，加分规则与树形标签有效结合，通过私人标签树计算用户对各类标签的偏好程度，选出一组符合用户欣赏趋向的前 K 个项目；步骤 2) ：基于图形关系的推荐，对用户与用户之间的关系以及用户与众筹网站项目之间的关系用图进行建模，利用图数据库 Neo4j 存放用户与用户、用户和项目之间的关系图即用户‑ 项目图，基于用户‑ 项目图确定用户之间的相似度，并存储在图数据库 Neo4j 中；针对用户在众筹网站中的不同行为和操作映射到边的权值上，权值设定规则与图形关系有效结合，并基于用户相似度和用户行为选取 Top k1 个用户感兴趣的项目；步骤 3) ：将步骤 1) 和步骤 2) 中的两组项目加权求和平均，最终得到 k2 个推荐的项目综合结果并异步传输给用户；以上根据步骤 1) 和步骤 2) 得出的 Top k 和 Top K1 个项目的兴趣度即兴趣得分进行加权平均，得出最终的 k2 个推荐的项目；步骤 4) ：将用户行为或操作实时保存到网站日志中，并根据该日志更新各用户的私人标签树，更新用户‑ 项目图，将结果覆盖到缓存中，并选择合适时间将缓存结果持久化；每隔一段时间，读取缓存中的私人标签树和用户‑ 项 目图，根据步骤 1)、步骤 2) 和步骤 3)再重新计算一次推荐结果，将推荐的项目利用 AJAX 定时异步传回给前台显示；所述的步骤4) 中，采用MySQL数据库存储推荐结果，采用 Struts2.0+Spring3.0+Hibernate 4.0 的 web 应用编程框架，使用BootStrap前端框架构造用户界面；使用AJAX 交互式网页应用实现网页的异步更新，提高用户推荐体验；步骤 1) 私人标签树是联系用户和项目的纽带，是反映用户兴趣的重要数据源；将用户的行为映射到私人标签树的节点的权重上；每个用户都有一个私人标签树，用户的每一次行为操作都将影响到该私人标签树；将用户的私人标签树存入文档型数据库；在需要推荐的时候，根据私人标签树生成用户的兴趣矩阵，由兴趣矩阵为用户推荐Top k 个项目。