[发明专利]一种基于图书评分的图书作家推荐方法

摘要

一种基于图书评分的图书作家推荐方法，包括读取用户已阅读过的图书及其作家、和用户对图书的评分，将用户已阅读过的图书的作家构成用户的已阅读作家集，将用户未阅读过其图书的作家构成用户的未阅读作家集，并根据用户对已阅读过的图书的评分，计算用户对已阅读作家集中的每个作家的评分；为未阅读作家集中每个未阅读作家构建各自的邻近作家集，并将已阅读作家集中和每个未阅读作家相似度高的已阅读作家保存到未阅读作家的邻近作家集中，然后根据未阅读作家和其邻近作家集中每个邻近作家的相似度值，预测用户对未阅读作家的评分，从而选择若干个评分高的未阅读作家向用户推荐。本发明属于数据业务领域，能为用户推荐符合其个性化偏好的作家。

主权项

一种基于图书评分的图书作家推荐方法，其特征在于，包括有：步骤一、从用户的阅读历史数据中读取用户已阅读过的图书及其作家、和用户对图书的评分，将用户已阅读过的图书的作家构成用户的一个已阅读作家集，将用户未阅读过其图书的作家构成用户的一个未阅读作家集，并根据用户对已阅读过的图书的评分，计算用户对已阅读作家集中的每个已阅读作家的评分；步骤二、为用户的未阅读作家集中的每个未阅读作家分别构建各自的邻近作家集，并将用户的已阅读作家集中和每个未阅读作家相似度高的已阅读作家保存到未阅读作家的邻近作家集中，然后根据未阅读作家和其邻近作家集中的邻近作家之间的相似度值，预测用户对每个未阅读作家的评分，从而选择若干个评分高的未阅读作家向用户推荐，步骤一进一步包括有：步骤11、从用户的已阅读作家集中逐一读取每个已阅读作家；步骤12、统计用户对所述已阅读作家的阅读图书数n，并提取用户对所述已阅读作家的所有图书的评分；步骤13、统计用户对所述已阅读作家的图书的评分为评分最大阈值stop、及评分在[ssec，stop]的数值区间范围内的图书数topn、secn，然后分别计算topn、secn和用户对所述已阅读作家的阅读图书数n的比值topn/n、secn/n、以及用户对所述已阅读作家的所有阅读图书的评分的标准差和平均值的比值variation，再根据topn/n、secn/n、variation所在的区间范围，计算用户对已阅读作家的评分：，其中，a_s(u，ayp)是用户u对已阅读作家ayp的评分，ssec是评分较大阈值，stop是评分最大阈值，max_book_score是用户对所述已阅读作家的所有图书的评分的最大值；步骤14、判断是否已读取完用户的已阅读作家集中的所有已阅读作家，如果是，则本流程结束；如果否，则继续从用户的已阅读作家集中读取下一个已阅读作家，转向步骤12。