[发明专利]一种基于用户双向关系的推荐方法有效
| 申请号： | 201610475961.7 | 申请日： | 2016-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN106096029B | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 梁刚;杨进;周泓宇;许春;董向博;杨文太;谢凯;陈良银 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 51228 成都君合集专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 廖曾 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于用户双向关系的推荐方法，根据用户对已有的项目的评分记录，计算用户之间的正向和反向相似度，并得到用户的正向和反向相似用户群，然后通过正向相似用户群和反向相似用户群的加权评分预测用户评分；在二值评分模式或多值评分模式下进行，包括：1）根据用户已有的项目的评分记录，计算用户之间的正向相似度和反向相似度；2）创建正向相似用户群和反向相似用户群；3）根据正向和反向相似用户群，预测出目标用户对未知项目的评分；4）产生推荐；为了缓解数据稀疏时相似用户不足导致评分预测不准确的问题，在用户相似关系的基础上，进一步挖掘用户近似相反或反向相似关系的作用，结合用户的正反双向相似关系产生最终推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 用户 双向 关系 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于用户双向关系的推荐方法，其特征在于：根据用户已有的项目的评分记录，计算用户之间的正向相似度和反向相似度，并得到用户的正向和反向相似用户群，然后通过正向相似用户群和反向相似用户群的加权评分预测用户评分；/n所述推荐方法在二值评分模式或多值评分模式下进行，包括以下具体步骤：/n1)根据用户已有的项目的评分记录，计算用户之间的正向相似度和反向相似度；/n在二值评分模式下，所述步骤1)包括以下具体步骤：/n1-a.1)根据用户已有项目的评分记录，将用户之间的关系分为正向相似关系与反向相似关系；/n1-a.2)设定两用户对某项目的评分相同则判定两用户在该项目上的偏好相同，评分不同则判定两用户偏好相反；/n1-a.3)采用Jaccard相关系数，结合评分相同项与共同评分项计算用户之间的正向相似度；结合评分相反项与共同评分项计算用户之间的反向相似度；/n1-a.4)通过惩罚函数对正向相似度或/和反向相似度进行平滑处理；/n在多值评分模式下，所述步骤1)包括以下步骤：/n1-b.1)基于评分偏量定义用户之间的正向和反向相似关系，评分偏量通过用户当前评分减去该用户已有评分记录的平均值得到；/n1-b.2)将两个用户之间对所有项目的评分偏量分别表示为向量
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