[发明专利]基于关键用户和时间上下文的二部图推荐方法

权利要求书

1.一种基于关键用户和时间上下文的二部图推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一，采集用户对商品的反馈数据；

步骤二，关键用户集提取，分别使用评分数量权重、用户对商品的评分样本标准差衡量用户的交易经验度和评分准确度，综合上述两种因素形成用户作为关键用户的权威度；

步骤三，用户的兴趣偏好邻居集构建，基于用户与关键用户集成员之间的共同评价商品数、评分之间的差异分别计算两者之间的兴趣吻合度和评分信任度，并根据兴趣吻合度和评分信任度计算用户对关键用户集成员的综合信任度；基于关键用户的权威度以及用户对其综合信任度，实现用户到关键用户集的映射，将映射值高的前K个关键用户作为用户的兴趣邻居，形成用户的兴趣偏好邻居集C；

步骤四，物质扩散过程，在经剪裁的二部图中进行物质资源扩散，并在第二步扩散过程中引入时间上下文；

步骤五，最终推荐，将步骤四中获得物质资源最多且目标用户没有购买过的前N个商品推荐给目标用户。

2.根据权利要求1所述的一种基于关键用户和时间上下文的二部图推荐方法，其特征在于，步骤四中，基于用户的兴趣邻居集对用户-商品二部图进行剪裁。

3.根据权利要求1所述的一种基于关键用户和时间上下文的二部图推荐方法，其特征在于，步骤二中，提取关键用户的具体过程为：

S201：计算用户的交易经验度；

S202：计算用户的评分准确度；

S203：使用加权法对S201和S202计算结果求和，得到用户的权威度，并根据权威度的高低，选取前K0个用户作为关键用户集成员。

4.根据权利要求1所述的一种基于关键用户和时间上下文的二部图推荐方法，其特征在于，步骤三中，构建用户的兴趣偏好邻居集的具体过程为：

S301：计算用户与关键用户集成员之间的兴趣吻合度；

S302：计算用户与关键用户集成员之间的评分信任度；

S303：求出S301和S302两步结果的均值，得到用户对关键用户的综合信任度；

S304：根据S203和S303两步结果，实现用户到关键用户的映射，产生用户的兴趣偏好邻居集C。

5.根据权利要求1所述的一种基于关键用户和时间上下文的二部图推荐方法，其特征在于，步骤四的具体步骤为：

S401：将推荐系统中所有用户和商品作为结点，用户和商品之间有反馈数据的用无向边连接，生成用户-商品二部图；

S402：根据目标用户的兴趣偏好邻居集，裁剪掉二部图中不在集合C中的用户结点和对应的边；

S403：在经过大幅度剪裁的二部图中，进行第一步物质资源扩散；

S404：引入非线性时间衰弱函数，进行物质资源的第二步扩散。