[发明专利]基于灰理论的电影个性化推荐方法在审
| 申请号： | 201611252360.6 | 申请日： | 2016-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN106651461A | 公开（公告）日： | 2017-05-10 |
| 发明（设计）人： | 代劲;孙延楠;吴朝文;何雨虹 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06F17/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 重庆乐泰知识产权代理事务所(普通合伙)50221 | 代理人： | 刘佳 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本发明涉及个性化推荐技术领域，特别涉及一种基于灰理论的电影个性化推荐方法，包括计算多部电影之间的电影相似度最近邻矩阵；计算多个用户之间的用户相似度最近邻矩阵；选取目标用户没有评分过的一部或多部电影，根据电影相似度最近邻矩阵获得该电影的最近邻电影评分数据，根据用户相似度最近邻矩阵获得该目标用户的最近邻用户评分数据，将所述最近邻电影评分数据和所述最近邻用户评分数据构成评分序列，对评分序列进行评分预处理，对评分预处理后的评分序列进行灰预测，得到预测评分数据；将预测评分数据按评分高低排序得到预测评分表；本发明利于在稀疏性数据上提高电影推荐的精准度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 理论 电影 个性化 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于灰理论的电影个性化推荐方法，从预测评分表中选择评分高的至少一部电影，其特征在于：所述预测评分表通过以下方式获取：S101、计算多部电影之间的电影相似度最近邻矩阵；S102、计算多个用户之间的用户相似度最近邻矩阵；S103、选取目标用户没有评分过的一部或多部电影，根据电影相似度最近邻矩阵获得该电影的最近邻电影评分数据，根据用户相似度最近邻矩阵获得该目标用户的最近邻用户评分数据，采用所述最近邻电影评分数据和所述最近邻用户评分数据构成评分序列，对评分序列进行评分预处理，对评分预处理后的评分序列进行灰预测，得到预测评分数据；S104、将预测评分数据按评分高低排序得到预测评分表。
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