[发明专利]一种基于OCEAN模型的个性化推荐的方法有效
申请号: | 201711131237.3 | 申请日: | 2017-11-15 |
公开(公告)号: | CN107895303B | 公开(公告)日: | 2022-03-25 |
发明(设计)人: | 刘珊;杨波;郑文锋;刘雨薇 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G06Q30/06 | 分类号: | G06Q30/06;G06F16/9535 |
代理公司: | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人: | 温利平 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于OCEAN模型的个性化推荐的方法,通过建立微博用户的OCEAN模型,实现基于用户OCEAN模型的个性化推荐方法。在建立用户的OCEAN模型的时候,将用户的微博文本导入到LDA模型中,以无指导的方法从文本中发现隐含的寓意,提高预测的精准度。同时,将个性化推荐建立在用户聚类的基础上,缩小用户的搜索范围,减少实时推荐的计算量。结合用户的OCEAN模型于个性化推荐,深入到用户的性格特征进行研究,在个性化推荐的过程中更加符合用户的心理,具有更高的准确度。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 ocean 模型 个性化 推荐 方法 | ||
【主权项】:
一种基于OCEAN模型的个性化推荐的方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)、建立社交网站用户的OCEAN模型(1.1)、选取若干微博账户,对这些用户进行五种人格测试,得到五种人格维度的得分,再将这五种人格维度的得分作为被试用户的OCEAN模型;(1.2)、通过模拟浏览器的方式获取页面内容,抓取被试用户的微博数据,分别将每位用户的微博数据汇总成一篇文本文档;(1.3)、对文本文档进行预处理:文本文档进行过滤、分词处理,以及去停止词后存放在指定的数据库中;(1.4)、将数据库中所有被试用户的文本文档导入到LDA主题模型中,LDA主题模型输出每位被试用户的文本文档主题概率分布;(1.5)、以被试用户的文档主题概率分布作为样本输入,以被试用户的OCEAN模型作为样本输出样本输出,利用BP神经网络进行训练,建立用户文档主题分布与用户OCEAN模型之间的映射模型,并该映射模型作为预测社交网站用户的OCEAN模型;(2)、基于社交网站用户的OCEAN模型对用户进行个性化推荐(2.1)、用户聚类基于社交网站用户的OCEAN模型,利用K均值聚类算法将用户分成K种不同性格的用户群;(2.2)、根据目标用户所属类别对其进行个性化推荐在目标用户出现时,首先确定目标用户所在的聚类类别,然后将目标用户所在类别中的每个用户发的所有微博分别作为一个候选集item,再利用词频‑逆文档分别对每个候选集item中进行文本特征随机抽取,构建出一个n维向量,作为每个候选集item的属性资料,其中,每抽取一条微博作为一维向量;根据目标用户的微博数据汇总成一篇文本文档,同样利用词频‑逆文档频率,对目标用户的文本文档进行文本特征随机抽取,构建出一个m维向量,作为目标用户的喜好资料;根据余弦相似性公式,计算用户的喜好资料与每一个候选集item的属性资料的相似度,将相似度最高的候选集item作为推荐集,推荐给目标用户。
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