[發(fā)明專利]一種相似性度量的方法以及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410244546.1
• 申請(qǐng)日: 2014-06-04
• 公開（公告）號(hào): CN104111969B
• 公開（公告）日: 2017-06-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱寶
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 百度移信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司
• 主分類號(hào): G06F17/30
• 分類號(hào): G06F17/30
• 代理公司: 北京志霖律師事務(wù)所11575
• 代理人: 潘士霖

1.一種相似性度量方法，其特征在于，包括以下步驟：

收集用戶訪問物品的行為，并獲取用戶、物品、以及用戶對(duì)物品的操作行為的數(shù)據(jù)；

對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以建立用戶與物品之間交互關(guān)系矩陣；

根據(jù)所述用戶與物品之間交互關(guān)系矩陣，針對(duì)每個(gè)用戶，計(jì)算出物品被所述每個(gè)用戶操作的次數(shù)相對(duì)于所述物品被所有用戶操作的次數(shù)的概率，生成與所述用戶與物品之間交互關(guān)系矩陣對(duì)應(yīng)的物品相對(duì)于用戶的概率矩陣；

根據(jù)所述用戶與物品之間交互關(guān)系矩陣，針對(duì)每個(gè)物品，計(jì)算出用戶操作所述每個(gè)物品的次數(shù)相對(duì)于所述用戶操作所有物品的次數(shù)的概率，生成與所述用戶與物品之間交互關(guān)系矩陣對(duì)應(yīng)的用戶相對(duì)于物品的概率矩陣；

計(jì)算所述物品相對(duì)于用戶的概率矩陣與所述用戶相對(duì)于物品的概率矩陣的乘積，得到用戶與用戶之間的相似度矩陣。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的相似性度量方法，其特征在于，

所述物品相對(duì)于用戶的概率矩陣中概率的概率密度是服從相同方差的正態(tài)分布密度，所述用戶相對(duì)于物品的概率矩陣中概率的概率密度是服從相同方差的正態(tài)分布密度。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的相似性度量方法，其特征在于，

計(jì)算所述用戶相對(duì)于物品的概率矩陣與所述物品相對(duì)于用戶的概率矩陣的乘積，得到物品與物品之間的相似度矩陣。

4.一種相似性度量方法，其特征在于，包括以下步驟：

收集用戶訪問物品的行為，并獲取用戶、物品、以及用戶對(duì)物品的操作行為的數(shù)據(jù)；

對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以建立用戶與物品之間交互關(guān)系矩陣；

根據(jù)所述用戶與物品之間交互關(guān)系矩陣，以用戶為行，依次將各物品被該用戶的操作次數(shù)除以該用戶進(jìn)行過的操作總次數(shù)來得到與所述用戶與物品之間交互關(guān)系矩陣對(duì)應(yīng)的物品相對(duì)于用戶的概率矩陣，如果所述用戶沒有操作任何物品，則每個(gè)物品被所述用戶操作的概率取滿足元素值都相同且和為1的值；

根據(jù)所述用戶與物品之間交互關(guān)系矩陣，以物品為列，依次將各用戶操作該物品的操作次數(shù)除以該物品被進(jìn)行過的操作總次數(shù)來得到與所述用戶與物品之間交互關(guān)系矩陣對(duì)應(yīng)的概率矩陣，如果該列對(duì)應(yīng)的物品沒有被操作過，則概率矩陣該列取滿足元素值都相同且和為1的值，并計(jì)算所得到的概率矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣作為用戶相對(duì)于物品的概率矩陣；

計(jì)算所述物品相對(duì)于用戶的概率矩陣與所述用戶相對(duì)于物品的概率矩陣的乘積，得到用戶與用戶之間的相似度矩陣。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的相似性度量方法，其特征在于，

所述物品相對(duì)于用戶的概率矩陣中概率的概率密度是服從相同方差的正態(tài)分布密度，所述用戶相對(duì)于物品的概率矩陣中概率的概率密度是服從相同方差的正態(tài)分布密度。

6.根據(jù)權(quán)利要求4或5所述的相似性度量方法，其特征在于，

計(jì)算所述用戶相對(duì)于物品的概率矩陣與所述物品相對(duì)于用戶的概率矩陣的乘積，得到物品與物品之間的相似度矩陣。

7.一種相似性度量系統(tǒng)，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)收集單元，所述數(shù)據(jù)收集單元收集用戶訪問物品的行為并獲取用戶、物品、以及用戶對(duì)物品的操作行為的數(shù)據(jù)；

數(shù)學(xué)模型建立單元，所述數(shù)學(xué)模型建立單元對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立用戶與物品之間交互關(guān)系矩陣；

概率矩陣生成單元，根據(jù)所述用戶與物品之間交互關(guān)系矩陣，針對(duì)每個(gè)用戶，計(jì)算出物品被所述每個(gè)用戶操作的次數(shù)相對(duì)于所述物品被所有用戶操作的次數(shù)的概率，生成與所述用戶與物品之間交互關(guān)系矩陣對(duì)應(yīng)的物品相對(duì)于用戶的概率矩陣；并根據(jù)所述用戶與物品之間交互關(guān)系矩陣，針對(duì)每個(gè)物品，計(jì)算出用戶操作所述每個(gè)物品的次數(shù)相對(duì)于所述用戶操作所有物品的次數(shù)的概率，生成與所述用戶與物品之間交互關(guān)系矩陣對(duì)應(yīng)的用戶相對(duì)于物品的概率矩陣；

相似度計(jì)算單元，所述相似度計(jì)算單元計(jì)算所述物品相對(duì)于用戶的概率矩陣與所述用戶相對(duì)于物品的概率矩陣的乘積，得到用戶與用戶之間的相似度矩陣。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的相似性度量系統(tǒng)，其特征在于，

所述物品相對(duì)于用戶的概率矩陣中概率的概率密度是服從相同方差的正態(tài)分布密度，所述用戶相對(duì)于物品的概率矩陣中概率的概率密度是服從相同方差的正態(tài)分布密度。