[发明专利]基于聚类及多臂赌博机的信息核构建方法

摘要

本发明公开一种基于聚类及多臂赌博机的信息核构建方法，主要解决现有技术推荐精度偏低和信息核提取时间过长的问题，其实现方案为：1)构建用户物品评分矩阵；2)对用户物品评分矩阵进行降维，得到低维矩阵；3)对低维矩阵中的用户进行重复聚类；4)根据聚类结果，构建虚拟用户物品评分矩阵；5)利用多臂赌博机从虚拟用户物品评分矩阵中提取信息核；6)利用提取出的信息核为用户物品评分矩阵中的每一个用户推荐所需要的物品。本发明具有推荐精度高、提取信息核的速度快的优点，可用于为用户推荐所需要的物品。

主权项

1.一种基于聚类及多臂赌博机的信息核构建方法，其特征在于，包括如下：(1)构建用户物品评分矩阵：从用户物品的评分数据集中提取评分信息，将未评过分的物品的评分用0表示，将评过分的物品的评分用对应评分值表示，组成用户物品评分矩阵；(2)对用户物品评分矩阵进行降维，得到低维矩阵；(3)对低维矩阵中的用户进行重复聚类：(3a)利用聚类算法对低维矩阵中的用户进行K个类别的聚类，得到用户物品评分矩阵中每个用户的类别；(3b)判断是否对低维矩阵中的用户重复聚类了5次，若是，则执行(4)，否则，返回(3a)；(4)构建虚拟用户物品评分矩阵：(4a)从用户物品评分矩阵的所有类别中任意选择一个类别作为目标类别；(4b)将目标类别中用户对物品评分的均值，作为目标类别的聚类中心；(4c)判断是否选完了用户物品评分矩阵中的所有类别，若是，则用所有类别的聚类中心组成虚拟用户物品评分矩阵，执行(5)，否则，返回(4a)；(5)利用多臂赌博机提取信息核：(5a)将虚拟用户物品评分矩阵中的每个用户的信任值初始化为1；(5b)从用户物品评分矩阵中任意选择一个用户作为目标用户；(5c)从用户物品评分矩阵中任意选择一个物品作为目标物品；(5d)生成一个随机数，判断这个随机数是否大于0.2，若是，则从虚拟用户物品评分矩阵中选出信任值最大的用户作为虚拟用户a，否则，从虚拟用户物品评分矩阵中任意选取一个用户作为虚拟用户a；(5e)计算目标用户对目标物品的预测评分：p_ui＝avg_u+r_ai‑avg_a，其中，p_ui表示目标用户u对目标物品i的预测评分，avg_u表示目标用户u评分的均值，r_ai表示虚拟用户a对目标物品i的评分，avg_a表示虚拟用户a评分的均值；(5f)计算虚拟用户的收益值：其中，B_a表示虚拟用户a的收益值，|·|表示取绝对值操作，r_ui表示目标用户u对目标物品i的评分，p_ui表示目标用户u对目标物品i的预测评分；(5g)更新虚拟用户的信任值：其中，表示虚拟用户a在t时刻的信任值，表示虚拟用户a在t‑1时刻的信任值，G_a表示虚拟用户a被选中的次数，B_a表示虚拟用户a的收益值；(5h)判断是否选完用户物品评分矩阵中所有物品，若是，则执行(5i)，否则，返回(5c)；(5i)判断是否选完用户物品评分矩阵中所有用户，若是，则将虚拟用户物品评分矩阵中的用户，按照信任值从大到小排序，从排序中选取前M个用户，组成信息核，执行(6)，否则，返回(5b)；(6)利用(5)提取出的信息核为用户物品评分矩阵中的每一个用户推荐所需要的物品。