[發明專利]一種降低電影推薦系統中馬太效應的方法有效
| 申請號： | 201811487366.0 | 申請日： | 2018-12-06 |
| 公開（公告）號： | CN109408730B | 公開（公告）日： | 2021-08-24 |
| 發明（設計）人： | 何波;裴劍輝 | 申請（專利權）人： | 重慶理工大學 |
| 主分類號： | G06F16/9535 | 分類號： | G06F16/9535 |
| 代理公司： | 重慶博凱知識產權代理有限公司 50212 | 代理人： | 黃河 |
| 地址： | 400054 重*** | 國省代碼： | 重慶;50 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 降低 電影 推薦 系統 馬太效應 方法 | ||
本發明公開了一種降低電影推薦系統中馬太效應的方法，包括如下步驟：獲取電影評分矩陣與電影流行度集合；建立馬太效應影響電影集合；計算馬太效應影響電影集合中各電影的流行周期函數及標準流行周期函數；基于馬太效應影響電影集合中各電影的流行周期函數及標準流行周期函數，計算馬太效應影響電影集合中各電影的殘差平方和，并建立殘差集合；基于所述殘差集合，對馬太效應影響電影集合中各電影的平均評分進行懲罰，得到馬太效應影響電影集合中各電影的新的平均評分，從而降低電影推薦系統中馬太效應。采用本發明公開的方法，可以降低電影推薦系統中的馬太效應，防止熱門電影長期擁有過高的流行度，冷門物品無人問津的局面出現。
技術領域
本發明涉及電影推薦系統領域，具體涉及一種降低電影推薦系統中馬太效應的方法。
背景技術
推薦系統是一種幫助用戶快速發現有用信息的工具，主要表現為通過分析用戶的歷史行為給用戶的興趣建模，從而主動給用戶推薦能夠滿足他們興趣和需求的信息。電影推薦系統是推薦系統領域重要的組成部分之一，其通過收集用戶和電影的相關信息，幫助用戶在龐大的電影庫中快速找到令他們感興趣的電影，一個好的推薦系統不僅需要有較高的推薦準確度、推薦覆蓋率在抗冷啟動能力和克服矩陣稀疏能力上也要有較好的表現。
馬太效應，即所謂強者更強，弱者更弱的效應，如果是一個推薦系統會增加熱門物品和非熱門物品的流行度差距，讓流行度呈兩極分化趨勢發展，導致用戶難以發現自己真正感興趣的物品，降低推薦系統的覆蓋率和準確度，這樣對推薦系統會造成非常消極的影響。目前的主流推薦算法均具有馬太效應。
因此，如何降低電影推薦系統的馬太效應成為了本領域技術人員亟需解決的問題。
發明內容
針對現有技術中存在的上述不足，本發明實際要解決的問題是：如何降低電影推薦系統的馬太效應。
為解決上述技術問題，本發明采用了如下的技術方案：
一種降低電影推薦系統中馬太效應的方法，包括如下步驟：
S1、獲取電影評分矩陣與電影流行度集合，電影評分矩陣包括各用戶對各電影的評分，所述電影流行度集合包括各部電影的流行度；
S2、基于電影評分矩陣及電影流行度集合獲取受馬太效應影響的電影，建立馬太效應影響電影集合；
S3、計算馬太效應影響電影集合中各電影的流行周期函數及標準流行周期函數；
S4、基于馬太效應影響電影集合中各電影的流行周期函數及標準流行周期函數，計算馬太效應影響電影集合中各電影的殘差平方和，并建立殘差集合；
S5、基于所述殘差集合，對馬太效應影響電影集合中各電影的平均評分進行懲罰，得到馬太效應影響電影集合中各電影的新的平均評分，從而降低電影推薦系統中馬太效應。
優選地，S2包括如下步驟：
S201、基于公式計算每部電影的評分的馬太效應影響因子，δi為第i部電影的馬太效應影響因子，rui為第u個用戶對第i部電影的非零評分，U表示非零評分集合，card(rui)表示非零評分的個數，pi表示第i部電影的流行度；
S202、將馬太效應影響因子在(0,1)之間的電影加入馬太效應影響電影集合。
優選地，S3包括如下步驟：
S301、將馬太效應影響電影集合中的各電影與其對應的流行度相擬合，得到各電影的流行周期函數；
S302、基于艾賓浩斯曲線函數及馬太效應影響電影集合中的各電影對應的流行度進行回歸分析得到各電影的標準流行周期函數。
優選地，S4包括如下步驟：
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