[發(fā)明專利]一種基于移動終端應(yīng)用數(shù)據(jù)的預(yù)測推薦方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810490042.6
• 申請日: 2018-05-21
• 公開（公告）號: CN108647364B
• 公開（公告）日: 2021-10-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 韓一石;劉山彪;程家豪;胡紀坤
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東工業(yè)大學
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 林麗明

1.一種基于移動終端應(yīng)用數(shù)據(jù)的預(yù)測推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1.采集用戶移動終端應(yīng)用的原始數(shù)據(jù)，對原始數(shù)據(jù)進行清洗，得到移動終端應(yīng)用數(shù)據(jù)；

S2.爬取移動終端應(yīng)用商城數(shù)據(jù)，計算每個應(yīng)用的單詞偏向；具體步驟為：

S21.使用爬蟲抓取手機應(yīng)用商城的應(yīng)用數(shù)據(jù)，通過自然語言處理方法，處理移動終端應(yīng)用單詞并分配唯一的數(shù)字ID；

S22.將移動終端應(yīng)用描述信息的單詞轉(zhuǎn)化為應(yīng)用單詞向量w＝(w₁,w₂...w_n)，其中，w_n表示出現(xiàn)的第n個單詞；

S23.將所有的移動終端應(yīng)用向量組合起來得到應(yīng)用-詞矩陣C_m×l，矩陣C_m×l中包含應(yīng)用的所有描述單詞，矩陣C_m×l中的值為0或1；

S24.使用TF-IDF算法計算每個應(yīng)用的單詞偏向，并將TF-IDF值代替應(yīng)用-詞矩陣的值，得到更新后的應(yīng)用-詞矩陣C_m×l；

S3.根據(jù)步驟S2得到的單詞偏向數(shù)據(jù)，計算用戶的隱性偏好矩陣；具體步驟為：

S31.根據(jù)矩陣C_n×m和C_m×l相乘得到用戶-詞矩陣C_n×l；

S4.根據(jù)步驟S3得到的用戶的隱性偏好矩陣，計算用戶隱性矩陣，構(gòu)建用戶屬性計算模型；具體步驟為：

S41.根據(jù)LDA主題模型處理用戶-詞矩陣C_n×l，得到用戶隱性主題矩陣C_n×t和主題-詞偏好矩陣C_t×l；

S42.根據(jù)矩陣C_n×t得到用戶屬性C_k與主題topic之間的關(guān)系；

S43.根據(jù)樸素貝葉斯算法得出已知用戶屬性C_k，通過公式P(topic|c_k)得到偏愛主題topic；

S44.根據(jù)樸素貝葉斯算法計算得出P(c_k|topic)，選擇概率最大的P(c_k|topic)值作為用戶屬性計算值；

S5.采取部分與整體的協(xié)同過濾算法預(yù)測用戶屬性；具體步驟為：

S51.利用改進的皮爾遜相似度ρ'_uv的鄰居相似度計算方法，根據(jù)主題-詞矩陣C_t×l計算主題的N個鄰居以及用戶-主題矩陣C_n×t計算用戶的M個鄰居；

S52.計算基于主題的協(xié)同過濾算法得到值u_u,i和基于用戶的協(xié)同過濾算法得到值w_u,i；

S53.根據(jù)混合協(xié)同過濾預(yù)測算法，得到以下公式并計算用戶屬性預(yù)測結(jié)果：

q_u,i＝αu_u,i+(1-α)w_u,i

其中，q_u,i為預(yù)測值，α是平衡系數(shù)；

S6.根據(jù)步驟S5得到的預(yù)測用戶屬性對原有的用戶信息進行更新或補充，使用推薦系統(tǒng)為用戶推薦個性化應(yīng)用。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于移動終端應(yīng)用數(shù)據(jù)的預(yù)測推薦方法，其特征在于，所述步驟S1的具體步驟如下：

S11.將用戶特征信息根據(jù)用戶ID進行統(tǒng)計，經(jīng)過統(tǒng)計的信息中每個特征分配唯一的數(shù)字ID；

S12.將用戶信息中的異常值刪除；

S13.從處理后的數(shù)據(jù)中選取常出現(xiàn)的、計算特征與用戶屬性的相關(guān)系數(shù)，提取與用戶屬性相關(guān)系數(shù)大的特征，去除與用戶屬性相關(guān)系數(shù)小的特征；

S14.統(tǒng)計用戶點擊移動終端應(yīng)用的次數(shù)，通過歸一化公式計算得到用戶偏好矩陣C_n×m。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于移動終端應(yīng)用數(shù)據(jù)的預(yù)測推薦方法，其特征在于，所述步驟S6的具體步驟如下：

S61.根據(jù)步驟S53得到的用戶屬性預(yù)測結(jié)果更新或補充用戶信息；

S62.將用戶屬性預(yù)測結(jié)果和用戶屬性結(jié)合，推薦系統(tǒng)為用戶推薦個性化的移動終端應(yīng)用。