[发明专利]一种结合关联规则的多维度用户协同过滤推荐方法在审
| 申请号： | 201810584551.5 | 申请日： | 2018-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN108960897A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 李彤岩;徐嘉临;肖翔 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 北京元本知识产权代理事务所 11308 | 代理人： | 常桑 |
| 地址： | 610225 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种结合关联规则的多维度用户协同过滤推荐方法。本发明首先将上下文维度融合到了用户协同过滤算法中，计算出上下文因素影响下的用户相似度和商品预测评分。同时用FP‑growth关联规则算法挖掘出目标用户商品购买记录中未包含的频繁项集，将挖掘结果融合到推荐列表中。本发明考虑了上下文多维度因素的影响，可以提高推荐系统的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 用户协同 多维度 关联规则 过滤 关联规则算法 用户相似度 过滤算法 目标用户 频繁项集 商品购买 商品预测 推荐系统 挖掘结果 因素影响 融合 维度 挖掘 记录 | ||
【主权项】：
1.一种结合关联规则的多维度用户协同过滤推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：收集用户的购买记录，所述购买记录用户购买时的上下文信息，生成包含上下文信息的用户‑评分矩阵；计算用户相似度；确定邻居用户的集合；确定上下文相似度；预测商品评分；计算目标用户历史购买商品相关的频繁项集；生成推荐列表。
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