[發明專利]一種個性化產品服務方案推薦方法

有效

• 申請號: 202110674128.6
• 申請日: 2021-06-17
• 公開（公告）號: CN113407863B
• 公開（公告）日: 2022-05-10
• 發明（設計）人: 竇潤亮;孟繁松
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06F16/9535
• 代理公司: 北京睿智保誠專利代理事務所(普通合伙) 11732
• 代理人: 韓迎之

本發明公開了一種個性化產品服務方案推薦方法，涉及個性化推薦技術領域，根據歷史數據分別計算用戶間與方案間的偏好相似度和評分相似度。其次，充分考慮系統內用戶間的相互關系、方案間的相互關系，以及時間對用戶偏好的影響，分別在偏好相似度計算和評分相似度計算過程中引入信任權重和時間權重，并將用戶間與方案間的偏好相似度與評分相似度進行組合，以找出具有最高相似性的近鄰。然后，利用最近鄰居集預測目標用戶對相應方案所缺失的評分。最后，根據預測評分選取最優方案推薦給用戶。本發明方法使得在對目標用戶進行推薦方案的預測時可以降低數據稀疏性和冷啟動的影響，提高了推薦精度。

技術領域

本發明涉及個性化推薦技術領域，更具體的說是涉及一種個性化產品服務方案推薦方法。

背景技術

產品服務系統逐漸成為制造企業轉型升級的主要方向，針對產品服務系統的研究逐漸成為產業界的熱點。但與此同時，制造企業也面臨著如何快速根據用戶需求向其提供個性化產品服務集成方案的挑戰，針對此問題，部分學者對產品服務系統的模塊化設計進行了研究。

協同過濾作為個性化推薦技術的常用方法，已被廣泛應用于各類推薦系統。雖然協同過濾技術在個性化推薦方面已取得了較大成功，但仍存在以下兩個主要問題：(1)冷啟動：新加入平臺的用戶或方案沒有歷史使用數據，進而導致無法對其進行相似度計算；(2)數據稀疏性：用戶通常只對一小部分方案進行評分，進而導致兩個用戶或項目間在系統中沒有共同評分項，無法進行相似性計算。鑒于上述解決冷啟動與數據稀疏性的方法，本發明分別從用戶與項目兩個維度入手，提出了基于信任度與遺忘函數的混合推薦方法。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種個性化產品服務方案推薦方法，在偏好相似度計算和評分相似度計算中引入信任度和時間遺忘權重，同時綜合考慮用戶和方案的組合相似度，使得在對目標用戶進行推薦方案的預測時降低數據稀疏性和冷啟動的影響，提高推薦精度。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：一種個性化產品服務方案推薦方法，具體包括如下步驟：

根據用戶歷史偏好數據計算偏好相似度；

在所述偏好相似度中融合信任度權重，得到最終偏好相似度；

根據用戶歷史評分數據計算評分相似度；

在所述評分相似度中融合時間遺忘函數，得到最終評分相似度；

將所述最終偏好相似度和所述最終評分相似度擬合，得到組合相似度，進而尋找用戶或方案的Top-N近鄰；

通過所述組合相似度預測目標用戶對項目的評分，比較評分大小，為所述目標用戶推薦方案。

優選的，所述偏好相似度包括用戶間偏好相似度和方案間偏好相似度，其中，所述用戶間偏好相似度利用皮爾森相關系數計算，具體計算公式如下：

其中，p1表示用戶U₁與用戶U₂共同使用過的方案數，e_1,i表示用戶U₁使用方案S_i的次數，表示用戶U₁使用所有PSS方案的平均次數，e_2,i表示用戶U₂使用方案S_i的次數，表示用戶U₂使用所有PSS方案的平均次數；

所述方案間偏好相似度的計算公式為：