[发明专利]一种融合项目热度和专家系数的推荐算法

摘要

本发明公开了一种融合项目热度和专家系数的推荐算法，该算法中引入用户背景作为构建相似子群的特征；在每个相似子群中引入项目热度系数和专家意见系数作为对原始评分矩阵的重新修改；对于目标用户，在子群内计算推荐邻居用户；根据邻居用户的评分推荐合适的项目给目标用户。本发明算法不仅提高了协同过滤算法的推荐准确性，也降低了协同过滤推荐算法的计算量，在个性化推荐系统领域有重要的参考应用价值。

主权项

1.一种融合项目热度和专家系数的推荐算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据用户背景信息，采用聚类的方法构建用户背景相似子群；步骤2，选取用户背景相似子群中所有用户的项目评分数据构成项目评分矩阵，利用项目热度评分系数对项目评分矩阵进行修正，以降低项目评分矩阵的稀疏性，得到简化后的项目评分矩阵；步骤3，利用专家推荐系数修正简化后的项目评分矩阵的特征，得到优化后的项目评分矩阵；利用优化后的项目评分矩阵计算用户评分相似度，并将用户评分相似度与背景相似度进行线性拟合，得到总相似度，构建用户相似度矩阵；步骤4，根据用户相似度矩阵，获取目标用户评分预测的候选集，通过利用相似度加权平均的方式预测目标用户对项目的评分，从而得到项目推荐结果。