[發(fā)明專利]基于鏈接聚類和約簡的協(xié)同過濾推薦方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010953795.3
• 申請日: 2020-09-11
• 公開（公告）號: CN112612967B
• 公開（公告）日: 2023-07-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張志鵬;張堯;任永功
• 申請（專利權(quán)）人: 遼寧師范大學(xué)
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06F16/35;G06F16/9535
• 代理公司: 大連非凡專利事務(wù)所 21220
• 代理人: 閃紅霞

1.一種基于鏈接聚類和約簡的協(xié)同過濾推薦方法，其特征在于按照如下步

驟進(jìn)行：

步驟1.根據(jù)用戶對物品的評分信息形成用戶-物品加權(quán)二分網(wǎng)絡(luò)UIBN=G(U,I,L)，所述U表示用戶的集合，I表示物品的集合，L表示鏈接集合，l_u,i∈L表示用戶u和物品i之間的鏈接；

步驟2.對用戶-物品加權(quán)二分網(wǎng)絡(luò)按照鏈接進(jìn)行聚類：

隨機(jī)將用戶-物品之間的鏈接聚為K類，使得并根據(jù)公式（1）、（2）、（3）進(jìn)行迭代計算至收斂為止，得出每個鏈接、用戶和物品屬于第k個聚類簇的概率；

???????????(1)

???????????????????(2)

????????????????????(3)

式(1)(2)(3)中，K表示聚類數(shù)目，C_k表示第k個聚類簇，表示鏈接l_u,i屬于聚類簇C_k的概率，表示用戶u屬于聚類簇C_k的概率，表示物品i屬于聚類簇C_k的概率；

步驟3.按照公式（4）計算全局-局部加權(quán)二分模塊度Q并根據(jù)全局-局部加權(quán)二分模塊度Q指導(dǎo)聚類結(jié)果，得到最佳聚類數(shù)目：

????(4)

式(4)中,Q表示全局-局部加權(quán)二分模塊度，M表示全部鏈接的數(shù)目，和分別表示鏈接矩陣L中第u行和第i列中元素之和；

步驟4.根據(jù)鏈接約簡算法刪除每個聚類簇中的冗余鏈接：

在鏈接集合L中，如果兩個用戶與同一個物品之間存在鏈接，則把這兩個鏈接看作等價鏈接；如果用戶i的鏈接集合L_i包含于另一個用戶j的鏈接集合L_j中，則用戶i的鏈接集合L_i將被看作冗余鏈接從鏈接集合L中移除，即鏈接集合L中只保留用戶j的鏈接集合L_j；

步驟5.根據(jù)約簡后的聚類簇中的評分信息選取目標(biāo)用戶的鄰近用戶：

利用皮爾森相似度量函數(shù)(5)計算目標(biāo)用戶au和候選鄰近用戶u∈U_r之間的相似度，

???????(5)

式(5)中,表示目標(biāo)用戶au評價過的物品集合，表示用戶u評價過的物品集合，表示目標(biāo)用戶的平均評分值；表示用戶u的平均評分值；然后選擇相似度最高的前K個候選鄰近用戶作為當(dāng)前用戶的鄰近用戶N_au(k)；

步驟6.?根據(jù)鄰近用戶的評分預(yù)測目標(biāo)用戶未評分物品，選取預(yù)測評分最高

的N個物品推薦給目標(biāo)用戶：

利用調(diào)整加權(quán)和函數(shù)(6)對目標(biāo)用戶au未評分的物品集合進(jìn)行預(yù)測評分，

??????????(6)

式(6)中，P_au,i表示目標(biāo)用戶au對物品i的預(yù)測評分，表示評價過物品i的用戶集合；λ作為一個正則化因子：

???????????????(7)；

選取預(yù)測評分最高的N個物品作為推薦結(jié)果提供給目標(biāo)用戶。