[發明專利]一種基于改進協同過濾算法的服務推薦模型

在審

• 申請號: 201810431077.2
• 申請日: 2018-05-08
• 公開（公告）號: CN108694234A
• 公開（公告）日: 2018-10-23
• 發明（設計）人: 徐光俠;唐杰;劉宴兵;趙澤浩;黃卿怡;鄒娜
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q30/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于改進的協同過濾推薦算法的服務推薦模型。其特征在于：主要包括基于用戶的協同過濾進行服務推薦、引入巴氏系數及Jaccard系數進而提高推薦服務準確率兩部分。通過發現用戶最近鄰，根據用戶的興趣，挖掘數據，并通過數學函數對目標計算，再通過評分矩陣，依據矩陣產生分數羅列推薦列表，在此基礎上，本技術基于傳統協同過濾算法進行改進，并融合巴氏系數和Jaccard系數，從而進行精準服務推薦。本發明形成一種新的User-Based Mode l，并提高傳統協同過濾算法的精確度。

2.根據權利要求1所述一種基于改進的協同過濾推薦算法的服務推薦模型，其特征在于：基于用戶協同過濾與K-means聚類向目標用戶推送服務如下：

S21：計算目標用戶與其他用戶相似度，找到與目標用戶興趣相似的用戶。

S22：選擇最近鄰，為獲得服務評分奠基。

S23：根據最近鄰的評分加權值得到目標用戶對推薦服務的評分。

3.根據權利要求1所述一種基于改進的協同過濾推薦算法的服務推薦模型，其特征在于：引入巴氏系數和Jaccard系數：

S31：基于Patra提出的巴氏系數相似度測試相似度的方法定義。

S32：計算推薦服務間相似性公式。

S33：基于Jaccard推薦服務相似性度量公式。

S34：改進的基于Jaccard推薦服務相似性度量公式。

S35：融合了改進的巴氏系數和Jaccard系數的推薦服務相似度公式。該融合公式擺脫了傳統協同過濾算法在計算用戶相似性時共同評分限制，解決了評分數據不足時的商品推薦準確率。