[發明專利]移動終端商家個性推薦方法

在審

• 申請號: 201310690762.4
• 申請日: 2013-12-16
• 公開（公告）號: CN104714971A
• 公開（公告）日: 2015-06-17
• 發明（設計）人: 陳春;成杰峰;馮圣中;喬成;張慧玲
• 申請（專利權）人: 深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q30/00
• 代理公司: 深圳市科進知識產權代理事務所(普通合伙) 44316
• 代理人: 沈祖鋒;郝明琴

1.一種移動終端商家個性推薦方法，其特征在于，包括下述步驟：

步驟S110：定義問題函數，所述函數為：

E=12Σi=1NΣj=1MIij(Rijd-UiTVj)2+λU2Σi=1N||Ui||Fro2+λV2Σi=1M||Vi||Fro2,]]>

其中，所述M為商家，所述N為用戶，所述代表用戶i對商家j的評級，d表示移動終端與商家之前的距離，列向量U_i與V_j分別代表用戶和商家的潛在特征向量，D表示用戶特征向量和商家特征向量的維度，表示終端用戶對商家的預測的評價等級，λ_U=α_U／α表示弗羅貝尼烏斯的模；

步驟S120：將所述預處理為

步驟S130：采用高斯觀察噪聲概率線性模型，構建第一公式，記為P(R|U,V,d,σ2)=Πi=1NΠj=1M[N(Rij|UiTVj,σ2)]Iij,]]>其中，是均值為μ、方差為σ²的具有高斯分布概率密度函數，I_ij是指示函數，如果用戶i對商家j進行過評價則指數函數為1，否則等于0；

步驟S140：分別將用戶和商戶特性向量U_i與V_j設置均值為零的高斯球面先知概率，分別記為：

P(U|σU2)=Πi=1NN(Ui|0,σU2I)]]>

P(V|σV2)=Πi=1NN(Vi|0,σV2I)]]>

步驟S150：根據步驟S130和步驟S140，構建基于用戶和商家的后驗概率的似然函數，記為

lnP(U，V|R，α，α_U，α_V，d)=lnp(R|U，V，α)+lnp(U|αU)+lnp(V|αV)+C

其中，C為常數；

步驟S160：基于貝葉斯的概率模型，對經步驟S140處理后的用戶和商戶特性向量U_i與V_i進行處理，并記為：

步驟S170：對經步驟S160處理后的U_i與V_j的超參數進行Gaussian-Wishart規定，記為：

其中，W是有著v0維自由度和D×D維矩陣W0的Wishart分布

C是歸一化常數，Θ₀={μ₀，υ₀，W₀}，v₀=D、W₀為用戶的商家超參數的特定矩陣，μ0=0；

步驟S180：通過邊緣化模型參數和超參數預測用戶i對商家j的R_ij等級值分布，記為第二公式：