[發(fā)明專利]一種信息推薦方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110717312.4
• 申請(qǐng)日: 2021-06-28
• 公開（公告）號(hào): CN113190763B
• 公開（公告）日: 2021-09-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 侯磊;潘雪
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京信息工程大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F16/9535
• 分類號(hào): G06F16/9535
• 代理公司: 南京樂羽知行專利代理事務(wù)所(普通合伙) 32326
• 代理人: 李玉平

1.一種信息推薦方法，其特征在于：采集用戶與產(chǎn)品的歷史交互信息，抽取出用戶的集合U={u₁,u₂,…,u_N}，以及產(chǎn)品的集合O={o₁,o₂,…,o_M}；將用戶與產(chǎn)品的歷史交互記錄利用一個(gè)鄰接矩陣來表示，記作A={a_uo}_N×M ；

將共同選擇過某兩個(gè)產(chǎn)品 i 和 j 的用戶的數(shù)量，作為這兩個(gè)產(chǎn)品信息的相似度；

在目標(biāo)用戶未選擇的所有產(chǎn)品中找到L個(gè)其最有可能感興趣的產(chǎn)品信息作為推薦列表；

針對(duì)一個(gè)目標(biāo)用戶的包含k_u個(gè)產(chǎn)品的歷史選擇記錄H_u，計(jì)算k_u個(gè)產(chǎn)品中兩兩產(chǎn)品之間的平均相似度，作為用戶u的個(gè)體興趣多樣性div_u；

通過對(duì)比一個(gè)用戶u的個(gè)體興趣多樣性div_u，與協(xié)同過濾算法對(duì)其提供的推薦列表的多樣性，確定是否存在過濾氣泡的效應(yīng)；

對(duì)于協(xié)同過濾算法帶來的過濾氣泡效應(yīng)，提出一種相似度懲罰算法：根據(jù)每個(gè)目標(biāo)用戶的選擇記錄計(jì)算每個(gè)產(chǎn)品的相似度得分w_uo，相似度懲罰算法則是在此相似度得分w_uo基礎(chǔ)上，采取迭代的方式產(chǎn)生推薦列表；在每一次的迭代中，相似度懲罰算法只從所有產(chǎn)品中選取得分w_uo最高的一個(gè)產(chǎn)品，將其加入推薦列表，而隨后對(duì)其余所有產(chǎn)品的得分進(jìn)行更新；設(shè)在一次迭代步中所確認(rèn)的推薦產(chǎn)品為r，則任一產(chǎn)品i的得分更新為：

(8)

其中，n_u為目標(biāo)用戶u歷史記錄中所選擇的產(chǎn)品數(shù)量，表示在k次迭代過程中，相似度得分；表示在k+1次迭代過程中，相似度得分；s_r,i表示兩個(gè)產(chǎn)品 r 和i的相似度。