[发明专利]协同过滤推荐系统中基于时序熵的用户相似度计算方法在审
| 申请号： | 201710010790.5 | 申请日： | 2017-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN106844577A | 公开（公告）日： | 2017-06-13 |
| 发明（设计）人： | 金志刚;朱琦;罗咏梅 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种协同过滤推荐系统中基于时序熵的用户相似度计算方法，包括构建用户‑项目评分矩阵；计算用户间评分相似度；计算时序熵相关度，计算某用户和目标用户共同评分项携带关于各自用户的兴趣信息量和各用户的所有评分项携带的兴趣信息量，借鉴信息熵的计算方式，求两用户共同评分项的兴趣信息量和所有评分项携带的兴趣信息量的比，两用户的信息量比值求乘积，得时序熵相关度；时序熵相似度等于评分相似度和时序熵相关度的乘积。 | ||
| 搜索关键词： | 协同 过滤 推荐 系统 基于 时序 用户 相似 计算方法 | ||
【主权项】：
一种协同过滤推荐系统中基于时序熵的用户相似度计算方法，包括下列步骤：(1)构建用户‑项目评分矩阵；(2)计算用户间评分相似度；(3)计算时序熵相关度，计算某用户和目标用户共同评分项携带关于各自用户的兴趣信息量和各用户的所有评分项携带的兴趣信息量，借鉴信息熵的计算方式，求两用户共同评分项的兴趣信息量和所有评分项携带的兴趣信息量的比，两用户的信息量比值求乘积，得时序熵相关度。(5)时序熵相似度等于评分相似度和时序熵相关度的乘积。
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