[发明专利]一种基于矩阵在线补全和节目特征的节目推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于矩阵在线补全和节目特征的节目推荐方法，其包括以下步骤：包括以下步骤：S01、读取每个节目的特征；S02、计算各个节目之间的相关性；S03、通过迭代法求解目标函数得到补全矩阵X；S04、依据补全矩阵X针对目标受众选择节目进行推荐。新节目入库或观众进行评分以后可以实时调整评分矩阵，推送针对性强，准确度高。本方案适用于多媒体节目平台的筛选和推荐。

主权项

1.一种基于矩阵在线补全和节目特征的节目推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S01、读取每个节目的特征，记第i个节目的特征是f_i，第j个节目的特征是f_j；S02、计算各个节目之间的相关性，第i个节目和第j个节目的相关性记为sim(f_i,f_j)；S03、通过迭代法求解以下目标函数：得到补全矩阵X；S04、依据补全矩阵X针对目标受众选择节目进行推荐；在时刻t₀,t₁,…,t_k，评分矩阵分别是M₀,M₁,…,M_k，观测的指标集分别是Ω₀,Ω₁,…,Ω_k，其中则第k个时刻t_k新出现的评分值的指标是Ω_k‑Ω_k‑1；表示时刻t_k新出现的评分值对应的节目的指标集；是投影算子，m为节目总数，n为观众总数，||·||_F是矩阵的Frobenious范数，λ是正则化参数，rank(X)是X的秩；μ为正则化参数，X_iu和X_ju分别为评分矩阵中用户u对第i个节目和第j个节目的评价分值。