[發明專利]一種融合FP-growth算法和Slope-One算法的混合推薦模型在審
| 申請號： | 201711004573.1 | 申請日： | 2017-10-25 |
| 公開（公告）號： | CN109711912A | 公開（公告）日： | 2019-05-03 |
| 發明（設計）人： | 崔忠偉;?？?/a>;左羽;于國龍;趙勇 | 申請（專利權）人： | 貴州師范學院 |
| 主分類號： | G06Q30/06 | 分類號： | G06Q30/06 |
| 代理公司： | 北京中濟緯天專利代理有限公司 11429 | 代理人： | 郝志亮 |
| 地址： | 550018 貴*** | 國省代碼： | 貴州;52 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 算法 融合 | ||
【權利要求書】：
1.一種融合FP-growth算法和Slope-One算法的混合推薦模型，通過以下步驟實現：
1)輸入推薦參數：數據集和最小支持度；
2)對數據集在數據庫中進行第一次掃描，獲得頻繁項的集合F和其中每個頻繁項的支持度，并對F中的所有頻繁項按其支持度進行降序排序，得到頻繁項表L，移除頭指針表中不滿足最小支持度的元素項；
3)再次掃描數據庫，由每個事務不斷構建FP-Tree，同時對每個數據集中的項集初始化空FP樹；
4)根據已經構造好的FP-Tree、項集α、最小支持度對每個項集進行過濾和重排序；
5)使用步驟4中的項集更新FP樹；
6)根據得到的數據集D中的頻繁項集L，構建頻繁項集與未評分項集構造輕量級矩陣；根據頻繁項集數據，構建self.diffs/self.freqs字典；
7)計算與目標項的評分偏差dev；
8)對得到的評分偏差dev采用Weighted-Slope-One算法進行修正。
2.根據權利要求1所述的一種融合FP-growth算法和Slope-One算法的混合推薦模型，其特征在于，步驟7中采用以下公式進行計算：
其中，統計在同一時間對物品和的評分的所有用戶的集合。
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