[发明专利]基于多维相似度的推荐系统及其方法

说明书

本发明提供了一种基于多维相似度的推荐系统，包括：数据库系统，其用于存储用户的偏好和地理位置；相似度计算模块，其计算用户间不同类型偏好的相似程度；用户阶段性分析模块，其按预定的时间间隔收集用户数据并进行分析，提取出用户偏好及地理位置，以对前一阶段存储的用户偏好和地理位置更新；个性化推荐模块，其根据数据库系统中用户的偏好、地理位置及用户间的相似程度进行个性化推荐；推荐结果显示模块，其用于将个性化推荐模块推荐的内容进行显示。本发明还提供了一种基于多维相似度的推荐方法。该系统和方法能够根据用户的不同类型偏好，用户间不同类型偏好的相似程度以及地理位置进行综合推荐，使推荐的结果更为准确，提高了用户的体验。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域。更具体地说，本发明涉及一种基于多维相似度的推荐系统及其方法。

背景技术

随着网络信息技术的不断发展，电子商务和大数据均受到了各界的普遍关注。为了使用户了解到越来越多的信息，市场上也出现了一些不同形式的推荐系统，如在网上购物平台的产品推荐系统，这种系统一般分为两个阶段，数据预处理阶段和推荐生成阶段，但是这种推荐系统普遍存在推荐信息不精确或推荐范围比较小等问题。

发明内容

本发明的一个目的是解决至少上述问题和/或缺陷，并提供至少后面将说明的优点。

本发明还有一个目的是提供一种基于多维相似度的推荐系统，其能够根据用户的不同类型偏好，用户间的不同类型偏好的相似程度以及地理位置进行综合推荐，使推荐的结果更为准确，提高了用户的体验。

本发明还有一个目的是通过基于多维相似度的推荐方法，提高了推荐结果的准确性，以及扩大了推荐的范围。

为了实现本发明的这些目的和其它优点，提供了一种基于多维相似度的推荐系统，包括：

数据库系统，其用于存储用户的偏好和地理位置，所述用户的偏好包括用户的情感偏好，用户的兴趣偏好以及用户的社交偏好；

相似度计算模块，其用于计算用户间不同类型偏好的相似程度，并将其存储至数据库系统中；

用户阶段性分析模块，其按预定的时间间隔收集用户数据并进行分析，提取出用户的偏好以及地理位置，并存储至数据库系统，以对前一阶段存储的用户偏好和地理位置进行更新；

个性化推荐模块，其根据数据库系统中用户的偏好、地理位置以及用户间的相似程度进行个性化推荐；

推荐结果显示模块，其用于将个性化推荐模块推荐的内容进行显示。

优选的，其中，所述的基于多维相似度的推荐系统，所述个性化推荐模块包括基于用户情感偏好的个性化推荐模块，基于用户兴趣偏好的个性化推荐模块和基于用户社交偏好的个性化推荐模型。

优选的，其中，所述的基于多维相似度的推荐系统，所述用户间的不同类型偏好的相似程度包括用户间情感的相似程度，用户间兴趣的相似程度，用户间社交的相似程度。

优选的，其中，所述的基于多维相似度的推荐系统，所述个性化推荐模块，其根据数据库系统中用户的偏好、地理位置以及用户间的相似程度进行个性化推荐具体包括：

计算用户的情感偏好，用户的兴趣偏好以及用户的社交偏好所占的权重，并进行排序，得到权重最高的用户偏好；

比较用户间情感的相似程度，用户间兴趣的相似程度以及用户间社交的相似程度，得到用户间相似程度最高的偏好；

结合权重最高的用户偏好，用户间相似程度最高的偏好，用户的地理位置进行个性化推荐。

优选的，其中，所述的基于多维相似度的推荐系统，所述用户阶段性分析模块包括偏好预测模型，其根据用户的原始评分数据以及评论文本数据提取的关键词预测用户的偏好。