[發明專利]基于物品的推薦方法及系統

有效

• 申請號: 201310703736.0
• 申請日: 2013-12-18
• 公開（公告）號: CN103700007B
• 公開（公告）日: 2017-10-31
• 發明（設計）人: 趙影;張霞;趙立軍;任英杰
• 申請（專利權）人: 東軟集團股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京鴻元知識產權代理有限公司11327
• 代理人: 陳英俊

1.一種基于物品的推薦方法，包括：

獲取一個用戶的已評價物品，生成所述用戶的已評價物品集合，然后從所述用戶的已評價物品集合中取出任意兩件物品組成物品對；

根據所有用戶對所述物品對的評價值，分別對所述物品對中的物品進行線性擬合，以得到所有用戶已評價物品中物品對的相關系數并進行緩存；然后根據所緩存的物品對的相關系數，獲得所有用戶已評價物品的相關物品集合；

根據所有用戶已評價物品的相關物品集合中物品的個數，確定所有用戶已評價物品的熱門程度，然后根據所述熱門程度將所有用戶已評價物品進行數據塊切分，并對所切分的數據塊進行并行化處理，通過物品對的相關系數及用戶對已評價物品的評價值進行線性預測，以得到所有用戶已評價物品的相關物品集合中的物品的預測值；其中，所切分的各數據塊的熱門程度的總和相一致；

根據用戶每個已評價物品的相關物品集合生成所述用戶的可預測物品集合，根據可預測物品集合和用戶的已評價物品集合生成所述用戶的未評價物品集合；

通過對任一用戶預測出的未評價物品集合中的物品的所有預測值進行合并，得到所述用戶未評價物品集合中的物品的最終預測值；

所述未評價物品預測值的計算公式為：

vmk=Σt=1c(atkvmt+btk)c]]>

其中，V_mk為未評價物品預測值，V_mt為能夠預測出未評價物品預測值的物品給出的預測值，c為能夠預測出未評價物品預測值的物品給出的預測值個數，a_tk、b_tk為物品對的相關系數；

根據所述最終預測值將所述未評價物品集合中的未評價物品推薦給所述用戶。

2.如權利要求1所述的基于物品的推薦方法，其中，所述所有用戶已評價物品的相關物品集合中物品的個數與所述所有用戶已評價物品的熱門程度成正比。

3.一種基于物品的推薦系統，包括：

物品對獲取單元，用于根據一個用戶已評價的物品，得到所述用戶的已評價物品集合，然后從所述用戶的已評價物品集合中取出任意兩件物品以獲取物品對；

所有用戶已評價物品的相關物品集合獲取單元，用于根據對所述物品對中的物品進行單獨擬合，得到物品對的相關系數并進行緩存，根據緩存的物品對的相關系數獲取所有用戶已評價物品的相關物品集合；

預測值獲取單元，用于根據將所有用戶已評價物品進行數據塊的切分，并對所述數據塊并行化處理，通過物品對的相關系數及已評價物品的評價值進行線性預測，獲得所有用戶已評價物品的相關物品集合中的物品的預測值；其中，所切分的各數據塊的熱門程度的總和相一致；

未評價物品集合獲取單元，用于根據用戶每個已評價物品的相關物品集合生成所述用戶的可預測物品集合，根據可預測物品集合和所述用戶的已評價物品集合獲得所述用戶的未評價物品集合；

最終預測值獲取單元，用于對預測出的未評價物品集合中的物品的所有預測值進行合并獲取所述未評價物品集合中的物品的最終預測值，其中，所述未評價物品預測值的計算公式為：

vmk=Σt=1c(atkvmt+btk)c]]>

其中，V_mk為未評價物品預測值，V_mt為能夠預測出未評價物品預測值的物品給出的預測值，c為能夠預測出未評價物品預測值的物品給出的預測值個數，a_tk、b_tk為物品對的相關系數；

物品推薦單元，用于根據未評價物品集合中的未評價物品的最終預測值將物品推薦給用戶。