[发明专利]一种利用高维辅助信息修正的内容推荐方法及推荐系统

摘要

本发明公开了一种利用高维辅助信息修正的项目推荐方法，包括收集用户对项目的反馈行为和项目的高维辅助信息；建立基于项目相似度计算的目标函数及约束条件；利用局部保留投影方法，将所述的高维辅助信息的特征矩阵进行降维操作，映射为所述高维辅助信息的投影矩阵，并代入所述的目标函数；计算出所述的投影矩阵、项目相似度矩阵和用户对项目的预测评分矩阵；根据所述的预测评分矩阵，向用户推荐评分排名靠前的项目。本发明充分利用项目的高维辅助信息，提升了推荐方法及系统的准确度，将局部投影方法融入推荐模型的方法，同时提出了一种联合迭代优化的计算方法，有效地避开高维数据的缺点，改进推荐方法在实际应用中精度和效率。

主权项

1.一种利用高维辅助信息修正的项目推荐方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1，收集用户对项目的反馈行为和项目的高维辅助信息；步骤S2，初始化用户行为反馈矩阵和项目高维辅助信息的特征矩阵；步骤S3，建立基于项目相似度计算的目标函数及约束条件；步骤S4，利用局部保留投影方法，将所述的高维辅助信息的特征矩阵进行降维操作，映射为所述的高维辅助信息的投影矩阵，并代入所述的目标函数；步骤S5，利用迭代收敛计算方法，计算出所述的投影矩阵和项目相似度矩阵；步骤S6，利用所述的用户行为反馈矩阵和所述的项目相似度矩阵，计算用户对项目的预测评分矩阵；步骤S7，根据所述的预测评分矩阵，向用户推荐评分排名靠前的项目。