[发明专利]一种基于社会化关系用户分类及推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于社会化关系用户分类及推荐方法，包括：通过分析商品的属性、用户的兴趣和用户对某个商品的评价，三个维度的数据来推测用户对商品的喜欢程度进行量化，然后给用户进行分类，建立用户兴趣模型，对用户感兴趣的商品进行推荐；首先从商品的属性和用户对某商品的评分信息和用户标签，采用神经网络算法来建立商品属性向量和用户兴趣向量，然后通过向量对用户兴趣进行分类，最后给用户兴趣相似的进行商品推荐，本发明提出一种兴趣建模及混合推荐算法，针对以前推荐技术的不足，提出了一种新的基于用户兴趣的混合推荐模型，它是一种结合了协同过滤推荐算法和基于用户兴趣算法的模型。

主权项

1.一种基于社会化关系用户分类及推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)根据建立的用户兴趣模型，来获取得到的数据，如用户属性、用户评价和商品属性；(2)采用数据处理工具Python对数据进行抽取、转换、加载，得到用户兴趣数据和商品属性数据；(3)采用神经网络算法来预测用户兴趣进行分类，分类的前提是先将抽取的数据生成时间递归神经网络生成特征向量，分类的过程采用了SVM分类器；(4)根据用户的分类对用户喜欢的商品进行推荐。