[发明专利]基于用户显示评分的机型推荐方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种手机机型推荐方法，即利用互联网上用户对手机的显示评分数据，给用户进行手机推荐的技术。

背景技术

利用计算机技术可以智能分析用户历史行为数据，并发现用户潜在的兴趣。智能手机和移动互联网的发展，使得用户换手机的频率也越来越高。目前无论是手机生产商、手机销售商还是移动运营商对用户进行手机机型推荐都比较关注。常用的推荐技术中，协同过滤推荐是著名的技术之一。然而传统的基于用户的协同过滤推荐技术在计算用户的相似度时候，针对每款手机机型都是赋予相同的权值，忽略了用户对手机共同高评分和共同低评分之间的区别以及手机类群对推荐结果的影响。这样就容易导致推荐效率低下，不利于商家进行手机营销。本发明尝试利用传统的基于用户的协同过滤推荐思想，并针对上述提到的问题提出解决方案，设计出一种基于互联网上用户显示评分数据的手机机型推荐方法。

发明内容

本发明目的是，所要解决的技术问题是，利用互联网上用户对手机显示评分的数据，实现了一种高效的手机机型推荐方法，以更好的为手机商家进行机型营销。

为解决上述问题，本发明的技术方案是，基于用户显示评分的机型推荐方法，包括如下步骤：

1)手机机型相似度计算：

a根据时间节点选择目前主流的一些手机机型，并从互联网上采集各个手机机型的参数信息(如系统，内存等)；

b将上一步中得到的数据进行预处理，格式化之后存入到数据库中，即得到手机机型信息表mobile；

c根据上一步得到的手机机型信息，计算每个手机机型之间的相似度，得到手机机型相似度表mobile_sim；

d结束；

2)目标用户邻居集合求解阶段：

a从互联网上采集用户对手机机型的评分，得到用户-手机评价信息表user_mobile；

b利用用户相似度公式计算用户与用户之间的相似度，得到用户相似度表user_sim；

c选取前K个相似度最高的用户作为目标用户a的邻居集合neighbor；

d结束；

3)手机机型推荐列表求解阶段：

a扫描表格user_mobile，从中提取出用户u未评价过的机型列表T_u；

b针对列表T_u中的每一款手机机型i，计算用户u对i的兴趣度，得到兴趣度列表P_u；

c将P_u进行排序，选择兴趣度最大的前N个手机机型作为给用户u的推荐列表；

d结束；

步骤1)-b中所说的数据预处理和格式化是将每款手机机型参数信息表示成一条记录，每一个记录都有若干个字段；

步骤1)-c中所说的手机机型相似度计算主要是将手机表示成向量空间模型，然后利用余弦距离公式进行计算；

步骤2)-b的具体过程如下：

1)循环扫描用户-手机评价信息表，对其中任意两条记录：u_a＝＜r_a1,r_a2,...r_ai＞和u_b＝＜r_b1,r_b2,...r_bi＞，计算用户a和用户b共同评价过的手机机型列表T_ab；

其中u_a,u_b表示用户a和用户b，r_ai,r_bi表示分别表示用户a和用户b对手机机型i的评分值；

2)顺序扫描机型列表T_ab中的每一个机型，求解其应有的权值w(i)＝w₁(i)×w₂(i)，其中

r_ai,r_bi分别表示用户a和用户b对手机机型i的评分值。该式子表明，用户间共同高评分的手机机型权值大于共同低评分手机机型的权值；

h_ij表示共同评分列表中手机t_i与T_ab中其他手机t_j的相似度，p表示T_ab中机型的个数。该式子表明，共同评分列表中的手机属于同一类群的(即相似度较高)手机越多，该手机的权值越大；

3)通过相似度计算公式计算用户a和用户b的相似度，计算的公式为：

其中