[發(fā)明專利]基于物品的物品推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010800937.2
• 申請(qǐng)日: 2020-08-11
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111915409B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-08-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 余萬(wàn)隆
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳墨世科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/0601
• 分類號(hào): G06Q30/0601;G06F18/22;G06F16/9535;G06F16/9538
• 代理公司: 深圳市精英專利事務(wù)所 44242
• 代理人: 武志峰

1.一種基于物品的物品推薦方法，其特征在于，包括：

根據(jù)用戶與物品的歷史評(píng)分行為，獲取用戶選擇的物品以及對(duì)物品的評(píng)分；

使用預(yù)設(shè)的下采樣算法剔除掉過(guò)度熱門的物品；

使用滑動(dòng)窗口篩選出同類目的預(yù)定數(shù)量的物品；

對(duì)所述評(píng)分進(jìn)行歸一化處理，得到符合歸一化要求的評(píng)分，根據(jù)所述物品及對(duì)應(yīng)的評(píng)分構(gòu)建用戶與物品的評(píng)分矩陣；

根據(jù)所述用戶與物品的評(píng)分矩陣，計(jì)算每一物品與其它物品之間的相似度；

根據(jù)物品的質(zhì)量分和新鮮度對(duì)所述相似度進(jìn)行調(diào)整處理，得到經(jīng)調(diào)整的相似度；

針對(duì)每個(gè)物品按照相似度由大到小的順序?qū)εc其相似的其它物品進(jìn)行排序，得到每個(gè)物品對(duì)應(yīng)的相似物品列表集合；

根據(jù)目標(biāo)用戶歷史偏好的目標(biāo)物品，查找出對(duì)應(yīng)的相似物品列表集合，并在對(duì)應(yīng)的相似物品列表集合中，抽取出相似度達(dá)到預(yù)設(shè)相似度閾值的物品推薦給所述目標(biāo)用戶。

2.如權(quán)利要求1所述的基于物品的物品推薦方法，其特征在于，所述根據(jù)所述用戶與物品的評(píng)分矩陣，計(jì)算每一物品與其它物品之間的相似度，包括：

獲取每一用戶對(duì)所述評(píng)分矩陣中每一物品的操作順序；

根據(jù)所述操作順序獲取基于同一用戶的兩兩物品之間的距離；

根據(jù)所述距離和預(yù)設(shè)的時(shí)間衰減函數(shù)計(jì)算每一用戶對(duì)所述評(píng)分矩陣中兩兩物品之間的時(shí)間衰減值；

根據(jù)所述時(shí)間衰減值計(jì)算每一物品與其它物品之間的相似度。

3.如權(quán)利要求2所述的基于物品的物品推薦方法，其特征在于，所述根據(jù)所述時(shí)間衰減值計(jì)算每一物品與其它物品之間的相似度，包括：

將所述時(shí)間衰減值代入至每一物品與其它物品之間的余弦相似度計(jì)算公式；

按照所述余弦相似度計(jì)算公式計(jì)算每一物品與其它物品之間的相似度。

4.如權(quán)利要求2所述的基于物品的物品推薦方法，其特征在于，所述時(shí)間衰減函數(shù)為：其中，time_decay為同一用戶選擇的其他物品對(duì)當(dāng)前物品的時(shí)間衰減值，index為同一用戶選擇的其他物品與當(dāng)前物品的距離，threshold為滑動(dòng)窗口的長(zhǎng)度。

5.如權(quán)利要求1所述的基于物品的物品推薦方法，其特征在于，所述使用預(yù)設(shè)的下采樣算法剔除掉過(guò)度熱門的物品，包括：

統(tǒng)計(jì)各物品被操作的總次數(shù)；

將所述總次數(shù)與預(yù)設(shè)的閾值進(jìn)行比較；

若所述總次數(shù)大于所述預(yù)設(shè)的閾值，則判定所述物品為過(guò)度熱門的物品，并將其剔除。

6.如權(quán)利要求1所述的基于物品的物品推薦方法，其特征在于，所述使用滑動(dòng)窗口篩選出同類目的預(yù)定數(shù)量的物品，包括：

根據(jù)用戶對(duì)每一物品的操作順序生成物品時(shí)序序列；

根據(jù)所述物品時(shí)序序列判斷在滑動(dòng)窗口內(nèi)的物品是否為同一類物品；

若為同一類物品，則抽取該滑動(dòng)窗口內(nèi)的所有物品；

若不為同一類物品，則抽取該滑動(dòng)窗口外并且與所述滑動(dòng)窗口最接近的若干同一類物品，并與該滑動(dòng)窗口內(nèi)的同一類物品合并。

7.如權(quán)利要求1所述的基于物品的物品推薦方法，其特征在于，所述根據(jù)物品的質(zhì)量分和新鮮度對(duì)所述相似度進(jìn)行調(diào)整處理，得到經(jīng)調(diào)整的相似度，包括：

獲取每一物品的質(zhì)量分，并將所述質(zhì)量分與相應(yīng)的相似度相乘得到中間相似度；

獲取每一物品的上傳時(shí)間，根據(jù)所述上傳時(shí)間與當(dāng)前時(shí)間的時(shí)間間隔，計(jì)算每一物品的新鮮度；

將所述新鮮度與中間相似度相乘得到經(jīng)調(diào)整的相似度。