[发明专利]一种基于用户搜索内容的多媒体推荐方法及系统

摘要

本发明公开一种基于用户搜索内容的多媒体推荐方法及系统，主要是根据建立的查询‑多媒体分类矩阵对用户评分矩阵的特征项进行赋权，得到改进后的用户评分矩阵，然后结合基于用户查询向量的用户相似性以及基于用户评分矩阵的用户相似性计算得到用户总体相似性。本发明通过提取并量化用户搜索关键字记录中蕴含的用户对特定多媒体类型的喜好程度信息，引入用户查询向量集，并作为目标用户对多媒体项目的初始评分，从而在解决了传统协同过滤算法的冷启动和特征稀疏的问题。另外本发明将用户查询向量的用户相似性以及基于用户评分矩阵的用户相似性相结合，计算得到用户总体相似性，解决了传统协同过滤算法的推荐精度不足的问题。

主权项

一种基于用户搜索内容的多媒体推荐方法，其特征在于，包括：步骤A、收集用户的搜索关键字记录和打分记录，并根据搜索关键字记录生成用户查询向量集，以及根据打分记录生成用户评分矩阵；步骤B、建立多媒体分类标签词典，根据多媒体分类标签词典将用户查询向量集转换为查询‑多媒体分类矩阵，然后根据所述查询‑多媒体分类矩阵对用户评分矩阵的特征项进行赋权，得到改进后的用户评分矩阵；步骤C、遍历用户查询向量集中的每个用户查询向量，计算得到基于用户查询向量的用户相似性；并根据改进后的用户评分矩阵计算得到基于用户评分矩阵的用户相似性；步骤D、根据所述基于用户查询向量的用户相似性以及基于用户评分矩阵的用户相似性计算得到用户总体相似性，并依据用户总体相似性选取与目标用户相似度最大的若干个用户作为目标用户的近邻用户集；步骤E、根据近邻用户集中的用户对目标用户未评价项目的评价，预测目标用户对其未评价项目的评价，并按照评分从高到低排序，挑选排名靠前的若干多媒体内容作为推荐结果推送给目标用户。