[發(fā)明專(zhuān)利]一種社會(huì)化推薦方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610222113.5
• 申請(qǐng)日: 2016-04-11
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105761154B
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-10-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 石川;鄭靜;劉劍
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京郵電大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06F16/9536
• 分類(lèi)號(hào): G06F16/9536
• 代理公司: 北京柏杉松知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11413
• 代理人: 馬敬;項(xiàng)京

1.一種社會(huì)化推薦方法，其特征在于，所述方法包括：

接收異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中的第一用戶(hù)發(fā)送的推薦請(qǐng)求；

判斷所述異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中是否存在所述第一用戶(hù)未知的第一物品；

如果是，根據(jù)第一預(yù)測(cè)模型，確定所述第一用戶(hù)對(duì)每個(gè)所述第一物品的預(yù)測(cè)評(píng)分；其中，所述第一預(yù)測(cè)模型為：其中，B'為用戶(hù)相似性規(guī)則化項(xiàng)；m×n的矩陣R代表的是m個(gè)用戶(hù)對(duì)n個(gè)物品的評(píng)分，R_ij表示用戶(hù)i對(duì)物品j的評(píng)分；I_ij為指示函數(shù)，當(dāng)用戶(hù)i存在對(duì)物品j的打分行為時(shí)I_ij取1，否則I_ij取0；U和V是通過(guò)對(duì)R進(jìn)行矩陣分解得到的兩個(gè)低秩隱性特征矩陣，U∈R^m×f，V∈R^n×f，其中f＜＜min(m，n)為隱性特征矩陣的維數(shù)；U_i是用戶(hù)對(duì)應(yīng)的隱性特征矩陣U的第i行元素所形成的用戶(hù)i的隱性特征向量；V_j是物品對(duì)應(yīng)的隱性特征矩陣V的第j行元素所形成的物品j的隱性特征向量；S_U是基于元路徑計(jì)算獲得的用戶(hù)相似度矩陣；S_U(i,j)是矩陣S_U中第i行第j列的元素，表示用戶(hù)i與用戶(hù)j的相似度；α為經(jīng)驗(yàn)系數(shù)；γ為經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，用于控制函數(shù)的徑向強(qiáng)度；λ₁是規(guī)則化系數(shù)，用于防止過(guò)擬合；|| ||²為弗羅賓尼斯范數(shù)；

將預(yù)測(cè)評(píng)分不小于預(yù)設(shè)值的所述第一物品推薦給所述第一用戶(hù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)第一預(yù)測(cè)模型，確定所述第一用戶(hù)對(duì)每個(gè)所述第一物品的預(yù)測(cè)評(píng)分包括：

根據(jù)所述第一預(yù)測(cè)模型及第一修正項(xiàng)的和，確定所述第一用戶(hù)對(duì)每個(gè)所述第一物品的預(yù)測(cè)評(píng)分；其中所述第一修正項(xiàng)為：λ₂D，其中w_U為利用不同元路徑計(jì)算獲得S_U時(shí)的元路徑的權(quán)重系數(shù)向量，λ₂是規(guī)則化系數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一預(yù)測(cè)模型及第一修正項(xiàng)的和，確定所述第一用戶(hù)對(duì)每個(gè)所述第一物品的預(yù)測(cè)評(píng)分包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)的物品相似性規(guī)則化項(xiàng)，對(duì)所述第一修正項(xiàng)進(jìn)行校正，將校正后的第一修正項(xiàng)記為第二修正項(xiàng)；其中，所述預(yù)設(shè)的物品相似性規(guī)則化項(xiàng)為：βE，β為經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，S_I是基于元路徑計(jì)算獲得的物品相似度矩陣；S_I(i,j)為是矩陣S_I中第i行第j列的元素，表示物品i與物品j的相似度；所述第二修正項(xiàng)為：λ₂D'，w_I為利用不同元路徑計(jì)算獲得S_I時(shí)的元路徑的權(quán)重系數(shù)向量；

根據(jù)所述第一預(yù)測(cè)模型、預(yù)設(shè)的物品相似性規(guī)則化項(xiàng)及所述第二修正項(xiàng)的和，確定所述第一用戶(hù)對(duì)每個(gè)所述第一物品的預(yù)測(cè)評(píng)分。

4.根據(jù)權(quán)利要求1-3中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述判斷所述異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中是否存在所述第一用戶(hù)未知的第一物品包括：

根據(jù)所述異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中保存的所述第一用戶(hù)的瀏覽記錄，判斷所述異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中是否存在所述第一用戶(hù)未知的第一物品。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述接收異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中的第一用戶(hù)發(fā)送的推薦請(qǐng)求后，在判斷所述異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中是否存在所述第一用戶(hù)未知的第一物品前，所述方法還包括：

根據(jù)保存的m個(gè)用戶(hù)對(duì)n個(gè)物品的評(píng)分的m×n的矩陣R，判斷所述第一用戶(hù)是否為所述m個(gè)用戶(hù)中的用戶(hù)；

如果是，執(zhí)行所述根據(jù)第一預(yù)測(cè)模型，確定所述第一用戶(hù)對(duì)每個(gè)所述第一物品的預(yù)測(cè)評(píng)分的步驟；

否則，將所述第一用戶(hù)對(duì)所述矩陣R中的n個(gè)物品的評(píng)分信息添加到所述矩陣R中，對(duì)所述矩陣R進(jìn)行更新后，執(zhí)行所述根據(jù)第一預(yù)測(cè)模型，確定所述第一用戶(hù)對(duì)每個(gè)所述第一物品的預(yù)測(cè)評(píng)分的步驟。