[發明專利]一種基于協同過濾算法的信息推薦方法、設備及介質

有效

• 申請號: 202010182231.4
• 申請日: 2020-03-16
• 公開（公告）號: CN111488531B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 翟超;彭云龍;蘇廣源;支百圖
• 申請（專利權）人: 浪潮通用軟件有限公司
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06F16/9535;G06F17/16;G06F18/22
• 代理公司: 北京君慧知識產權代理事務所(普通合伙) 11716
• 代理人: 董延麗

1.一種基于協同過濾算法的信息推薦方法，其特征在于，應用在企業管理系統中，所述企業管理系統中包括多個用戶，所述方法包括：

根據各所述用戶所擁有的屬性和/或各所述用戶在組織架構中的位置，計算得到各所述用戶之間的相似度，其中，所述屬性與所述用戶所屬單位、所屬部門、所屬崗位、對應的職位、擁有的操作權限中的至少一種相關；

根據各所述用戶分別瀏覽過的信息，以及各所述用戶之間的所述相似度，構造用戶相似度矩陣；

根據所述用戶相似度矩陣，確定目標用戶未瀏覽過的信息分別對應的興趣程度，并根據所述興趣程度向所述目標用戶進行推薦。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述信息包括使用幫助，所述使用幫助包括通用使用幫助和其他使用幫助，其中，所述其他使用幫助與所述屬性相關；

根據所述興趣程度向所述目標用戶進行推薦之前，所述方法還包括：

確定將要推薦的所述未瀏覽過的使用幫助為通用使用幫助；

降低所述通用使用幫助對應的興趣程度。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，降低所述通用使用幫助對應的興趣程度，包括：

通過p_ui(u,i)＝p(u,i)+α_i對所述通用使用幫助進行懲罰，其中，p(u,i)為用戶u對使用幫助i的興趣程度，p_ui(u,i)為懲罰后的所述興趣程度。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據各所述用戶在組織架構中的位置，計算得到各所述用戶之間的相似度，包括：

在所有用戶中選取兩個待確定用戶；

根據所述兩個待確定用戶在組織架構之間的節點距離，以及在所述組織架構中的最大節點距離，確定所述兩個待確定用戶之間的相似度，其中，所述組織架構為樹形結構。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據各所述用戶分別瀏覽過的使用幫助，以及各所述用戶之間的相似度，構造用戶相似度矩陣，包括：

根據各所述用戶分別瀏覽過的使用幫助，構造得分矩陣，其中，所述得分矩陣中的元素與任意兩個所述用戶所瀏覽的使用幫助相關；

采用余弦相似度，根據所述得分矩陣構造基礎相似度矩陣；

將各所述用戶之間的相似度，加權累計到所述基礎相似度矩陣中，得到用戶相似度矩陣。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述得分矩陣S為：

其中，u_iu_j為用戶u_i和用戶u_j瀏覽過相同的使用幫助的個數，并且當i＝j時，u_iu_j＝0。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述余弦相似度為：

其中，sim_user(u,v)為用戶u和用戶v的基礎相似度矩陣，Q(u)為用戶u瀏覽過的使用幫助集合。

8.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，確定目標用戶未瀏覽過的使用幫助分別對應的興趣程度，包括：

通過p(u,i)＝∑_u,v∈Usim_att-user(u,v)*r_ui來確定目標用戶未瀏覽過的使用幫助分別對應的興趣程度，其中，p(u,i)為用戶u對使用幫助i的興趣程度，U為在用戶相似度矩陣中，與目標用戶相似度大于0的用戶群，r_ui為用戶u對使用幫助i的喜歡程度，sim_att-user(u,v)為用戶相似度矩陣。