[發明專利]一種基于用戶多興趣及興趣變化的協同過濾推薦算法

有效

• 申請號: 201810081294.3
• 申請日: 2018-01-29
• 公開（公告）號: CN108256093B
• 公開（公告）日: 2020-06-19
• 發明（設計）人: 鄧輝舫;趙明飛
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 馮炳輝

1.一種基于用戶多興趣及興趣變化的協同過濾推薦算法，其特征在于，包括以下步驟：

1)構造用戶-項目屬性類別相關性矩陣T_m×k；

2)根據用戶-項目屬性類別相關性矩陣T_m×k計算用戶之間的相似性，以預測用戶對未知項目屬性類別的偏好度，進而為用戶推薦偏好的類別；

3)將評分矩陣按照推薦的類別分類，計算每個類別下項目評分的相似性；

4)考慮用戶的興趣變化，計算項目的時間權重及項目的新穎度，求出初步預測評分，包括以下步驟：

4.1)通常，用戶的興趣是隨時間變化的，現在喜歡的物品更符合用戶當前興趣；將基于時間衰減的權重函數乘以用戶對物品的評分，調整用戶的評分權重，即對近期訪問的項目評分賦予相應權重，時間久遠訪問的項目評分賦予相應權重，其中為用戶u對第A類項目權重增長個性化因子，a_A越大權重增長速度越快，D_ui為用戶u訪問資源i的時間與用戶訪問的所有資源中最早訪問時間的間隔，L_u為用戶u訪問的所有資源中最晚和最早時間間隔；

4.2)考慮到大部分用戶追求新潮性，年代久遠電影由于音質、畫質、時代熱點的影響，因此同等情況下用戶更偏愛新的項目，應對新項目賦予更高的權重；設置項目新穎性權重其中t_max為所有項目中最新上映的日期，t_i為項目i的上映日期，為不使N(u,i)的分母為零，令基準時間t'_max＝t_max+1；

4.3)定義同時基于時間衰減權重和項目新穎性權重的項目權重函數W(u,i)＝α×T(u,i)+(1-α)×N(u,i)，其中比例因子α∈[0,1]；

4.4)根據以下式子計算用戶u對未知項目l的預測評分：

其中，和分別表示項目l和項目i的平均評分，r_ui為用戶u對項目i的評分值，N(l)是項目l的近鄰項目集合；

5)結合用戶-項目屬性類別偏好得到最終預測評分并進行推薦。

2.根據權利要求1所述的一種基于用戶多興趣及興趣變化的協同過濾推薦算法，其特征在于：在步驟1)中，所述的用戶-項目屬性類別相關性矩陣，是指m個用戶對k個項目屬性類別的相似性組成的矩陣T_m×k，如下式所示：

其中r_ij表示用戶u_i和項目屬性類別c_j之間的相似性，i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,k；二者之間相似性值的計算通過以下方式：

1.1)定義所有用戶集合U＝{u₁,u₂,…,u_m}，項目集合I＝{i₁,i₂,…,i_n}，項目屬性類別集合C＝{c₁,c₂,…,c_k}，將m個用戶對n個項目的評分記錄整理成用戶-項目評分矩陣；

1.2)將項目屬性類別標簽離散化，含有該標簽取值1，不含該標簽取值0，得到項目-項目屬性類別矩陣；

1.3)用戶u所評價項目集合為I_u,根據項目-項目屬性類別矩陣，用戶u操作屬性類別c_j的次數f(u,c_j)為集合I_u中屬于類別c_j的個數，用戶u操作過的項目屬性類別集合為C_u，用戶和屬性類別的相似性記為r(u,c_j)：