[發明專利]一種基于改進的協同過濾算法的刀具推薦方法在審
| 申請號： | 202110588641.3 | 申請日： | 2021-05-28 |
| 公開（公告）號： | CN113326444A | 公開（公告）日： | 2021-08-31 |
| 發明（設計）人： | 郭宏;伊亞聰;閆獻國;胡孔耀;呂娜;徐延;劉成波 | 申請（專利權）人： | 太原科技大學 |
| 主分類號： | G06F16/9536 | 分類號： | G06F16/9536;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 030024 山*** | 國省代碼： | 山西;14 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 改進 協同 過濾 算法 刀具 推薦 方法 | ||
1.一種基于改進的用戶協同過濾算法的刀具推薦方法，其特征在于：
主要包括利用基于改進的用戶的協同過濾算法進行刀具推薦、引入Jaccard系數、Pearson系數、巴氏系數及KL散度來提高預測準確率。
2.通過用戶--項目的評分，挖掘數據的項目特征信息，并利用相似度函數對目標用戶計算，最后對推薦用戶的評分進行預測。
3.本發明形成一種新的基于用戶協同過濾算法，解決了受共同評分項的限制的問題，并提高傳統協同過濾算法的預測精確度。
4.根據權利要求1所述一種基于改進的協同過濾推薦算法的刀具推薦方法，其特征在于：所述步驟的具體過程包括：
S21：計算目標用戶與其他用戶相似度，找到與目標用戶需求相似的用戶；
S22：選擇目標用戶的最近鄰居集；
S23：根據最近鄰居集的評分預測公式對非評分刀具項目進行預測評分。
5.根據權利要求1所述一種基于改進的用戶協同過濾推薦算法的刀具推薦方法，其特征在于：引入巴氏系數和KL散度：
S31：基于巴氏系數相似度公式考慮了用戶所有評分信息及評分偏好特征；
S32：計算用戶間巴氏系數相似度；
S33：基于KL散度相似度公式考慮了用戶所有評分信息的概率；
S34：計算用戶間KL散度的相似度；
S35：基于Pearson系數相似度公式考慮共同評分項的數值敏感問題；
S36：計算用戶間的Pearson系數相似度；
S37：基于Jaccard的相似度公式來考慮共同評分項所占的比重；
S38：計算用戶間的Jaccard相似度；
S39：融合了改進的巴氏系數、KL散度、Jaccard系數、Pearson系數的相似度公式。
6.該融合公式解決了傳統協同過濾算法在計算用戶相似性時共同評分限制，考慮了用戶的所有評分信息，提高了預測的準確率。
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