[发明专利]一种基于用户特征的改进协同过滤推荐方法在审
| 申请号： | 201710425888.7 | 申请日： | 2017-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN107329994A | 公开（公告）日： | 2017-11-07 |
| 发明（设计）人： | 张蕾;曹艺迪 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于用户特征的改进协同过滤推荐方法，所述方法包括以下步骤根据所有用户平均评分对原有用户评分区间进行修正，利用修正后的用户评分区间均值和所有用户平均评分，对原有用户评分进行修正，获取归一化处理后的用户评分；根据归一化处理后的用户评分对评分差均值进行调整和归一化处理，结合原Jaccard相似性系数得到改进后的Jaccard相似性系数，以此获取用户评分相似度；通过用户的性别、年龄、职业特征信息，对用户属性相似度进行计算；将用户评分相似度和用户属性相似度线性结合作为最终用户相似度，并进行近邻计算，生成推荐列表。本发明提高了传统基于用户的协同过滤算法的推荐质量，并在一定程度上减轻数据稀疏性问题的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 用户 特征 改进 协同 过滤 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于用户特征的改进协同过滤推荐方法，其特征在于，所述改进协同过滤推荐方法包括以下步骤：根据所有用户平均评分对原有用户评分区间进行修正，利用修正后的用户评分区间均值和所有用户平均评分，对原有用户评分进行修正，获取归一化处理后的用户评分；根据归一化处理后的用户评分对评分差均值进行调整和归一化，结合原Jaccard相似性系数获取改进后的Jaccard相似性系数，以此获取用户评分相似度；通过用户的性别、年龄、职业特征信息，对用户属性相似度进行计算；将用户评分相似度和用户属性相似度线性结合作为最终用户相似度，并进行近邻计算，生成推荐列表。
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