[发明专利]一种基于云计算的冷启动项目推荐的方法及装置

权利要求书

1.一种基于云计算的冷启动项目推荐的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、注册新项目，并获取该项目所具有的项目属性，所述项目属性由推荐系统根据项目的内容自动生成或者人为手动进行设置；

S2、预设新项目的分类，所述分类包括“Like”和“Dislike”；

S3、预设项目属性的评分矩阵，包括正评分数矩阵P(u,a)、负评分数矩阵N(u,a)和总评分数矩阵T(u,a)，其中，P(u,a)、N(u,a)以及T(u,a)中的每个元素分别代表用户对已有项目各项目属性的正评分个数、负评分个数以及总评分个数；

S4、从云端服务器导入与所述新项目具有共同项目属性的已有项目，所述已有项目中包含用户、用户对已有项目的评分值，以及已有项目所属的项目属性的信息；

S5、根据步骤S4导入的已有项目和所述项目属性的评分矩阵统计用户的评分数据信息，具体为：遍历所有用户对已有项目的评分值，并判断用户对已有项目的评分值是否高于预设的评分值，若是，将正评分数矩阵P(u,a)和总评分数矩阵T(u,a)的对应元素加一，若否，将负评分数矩阵N(u,a)和总评分数矩阵T(u,a)的对应元素加一；

S6、根据所述评分数据信息和贝叶斯算法计算用户u喜欢的项目中包含冷启动项目i的概率P(u,Like|i)，和用户u不喜欢的项目中包含冷启动项目i的概率P(u,Dislike|i)；

S7、根据公式：对P(u,Like|i)进行归一化处理，将归一化处理得到的D(u,Like|i)值按降序排列，选取排名靠前的N个用户进行该项目推荐，其中N为正整数；

所述步骤S6中P(u,Like|i)是根据公式：

计算得到的；

P(u,Dislike|i)是根据公式：

计算得到的；

其中，

p(u,i)表示项目i的先验概率，在不同分类中，p(u,i)均为固定值，θ表示一个微调常数，e为自然常数，a表示项目属性自变量，在P(u,i|Like)和P(u,i|Dislike)中K表示项目i所具有的项目属性的数量，在P(u,Like)和P(u,Dislike)中K表示用户u中有评分的项目属性数量，P_ua、N_ua、T_ua分别为P(u,a)、N(u,a)以及T(u,a)中的元素。

2.根据权利要求1所述的基于云计算的冷启动项目推荐的方法，其特征在于，所述设定的评分值为每个用户各自对已有项目的所有评分值的平均值。

3.根据权利要求1所述的基于云计算的冷启动项目推荐的方法，其特征在于，所述云端服务器实时监测并记录用户浏览网页的操作行为，并根据所述操作行为获取用户对项目的评分值，具体为：

判断所述用户操作中是否包括对项目的评分值，若是，则记录用户对项目的评分值，若否，则判断用户操作中是否包括项目“展示”、“点击”或“收藏”操作，若用户操作中包括对项目“展示”、“点击”操作，则对应的项目评分值加一，若用户操作中包括对项目“收藏”操作，则对应的项目评分值加二。

4.根据权利要求3所述的基于云计算的冷启动项目推荐的方法，其特征在于，所述云端服务器还根据所述操作行为获取用户对项目中不同属性的评分值，具体为：判断所述用户操作中是否包括对项目各属性的评分值，若是，则记录用户对项目属性的评分值以及根据项目属性的评分值修正用户对项目的评分。

5.根据权利要求4所述的基于云计算的冷启动项目推荐的方法，其特征在于，所述根据项目属性的评分值修正用户对项目的评分值具体包括：

遍历所述项目各属性的评分值，判断所述项目属性评分值是否为优评或差评，若项目属性评分值为优评则项目的评分值加1；若项目属性评分值为差评，则项目的评分值减1。

6.根据权利要求1所述的基于云计算的冷启动项目推荐的方法，其特征在于，所述项目属性模板为MovieLens数据集的数据，MovieLens数据中包括多种属性选项。