[发明专利]基于物品能量扩散和用户偏好的协同过滤推荐方法

权利要求书

1.一种基于物品能量扩散和用户偏好的协同过滤推荐方法，其特征在于按照如下步骤进行：

令U={U₁,U₂,…,U_m}表示用户的集合，其中m表示用户的总数目，U_u表示第u个用户，1≤u≤m；U_tu表示目标用户，1≤tu≤m；令I={I₁,I₂,…I_n}表示物品的集合，其中n表示物品的总数目，I_i表示第i个物品，1≤i≤n；令R∪{*}表示用户对物品的评分集合，其中*表示用户未对物品进行评分；令用户U_u∈U对物品I_i∈I的评分为r_u,i∈R∪{*}；令 k(I_tu) = {I_i ∈I |r_tu,i= *}表示目标用户U_tu的未评分物品集合， 其中I_ti∈k(I_tu)为目标用户U_tu的未评分物品集合中第ti个物品；

步骤1.统计用户对物品的评分信息，构建用户-物品二部图：

根据用户的评分信息，将每个用户和每个物品分别作为一个节点，构建一个拥有m+n个节点的用户-物品二部图，节点与节点之间的链接关系构成一个相邻矩阵A={a_u,i}_m*n；其中如果用户U_u评价过物品I_i，则它们之间存在一个链接，在相邻矩阵中对应的元素a_u,i=1，否则设为0；

步骤二.初始化每个物品能量，根据能量扩散原理并结合用户的偏好，将每个物品的初始能量通过用户扩散到物品：

步骤2.1.若i=y，物品I_y的初始能量为f（I_y），将初始能量f（I_y）通过公式(1)传递给每个评价过它的用户；令用户U_u获得的能量为h（U_u），则用户U_u从物品I_y获得的能量h（U_u）为：

(1)

所述表示物品I_y接收到所有用户的评分值之和；

步骤2.2.通过公式(2)将用户获得的能量扩散给所选择的物品，若i=X，则物品I_x获得的能量为f（I_x）；

(2)

其中表示用户U_u对所有物品的评分值之和；

步骤三.根据物品之间能量扩散的比重计算物品之间的相似度，并选取邻近物品：

步骤3.1.令物品I_x从物品I_y获得的能量公式为：

(3)

则物品I_x与物品I_y之间的能量扩散系数为：

(4)

步骤3.2.物品I_x和物品I_y之间的相似度用表示:

(5)

计算全部物品之间的相似度，形成物品之间相似度二维表；

步骤3.3.针对目标用户U_tu的未评分的物品I_ti∈k(I_tu)，选出与物品I_ti相似度最高的前K个物品作为物品I_ti的邻近物品N_ti(K)；

步骤四.根据目标用户U_tu对N_ti(K)的评分信息，按照公式（6）利用权重和预测函数分别为所有未评分的物品I_ti进行预测评分：

(6)

式中，P_tu,ti表示目标用户U_tu对物品I_ti的预测评分，l(U_tu)表示目标用户U_tu评价过的所有物品集合，sim(ti,i)表示物品I_ti与物品I_i的相似度；

步骤五. 选取预测评分最高的N个物品推荐给目标用户U_tu。