[发明专利]一种融合内容和AHP的混合推荐方法

权利要求书

1.一种融合内容和AHP的混合推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、利用余弦相似度的协同过滤算法找出相似用户；

S2、利用基于AHP层次分析法产生推荐结果；

S3、当面临新用户或新物品进行推荐时，再利用基于内容的推荐算法产生推荐结果。

2.根据权利要求1所述的融合内容和AHP的混合推荐方法，其特征在于，所述步骤S1中，评分矩阵中的一行向量代表一个用户，设向量分别为A、B，元素值是用户对产品的评分值，0值代表用户对该产品没有评分，两个向量A、B之间的夹角余弦值代表这两个用户之间的相似度。

3.根据权利要求1所述的融合内容和AHP的混合推荐方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21、建立问题模型：建立目标层、准则层、方案层三层模型，来定量分析抽象而主观的决策问题；

步骤S22、构建比较矩阵；

步骤S23、检验矩阵的一致性；

步骤S24、计算矩阵权向量。

4.根据权利要求3所述的融合内容和AHP的混合推荐方法，其特征在于，在步骤S22中，采用1—9量化指标构建比较矩阵，来量化因素之间的重要程度；通过评价因素两两之间的相对重要程度，来得到某一决策问题的影响因素相对于解决该问题的权重；通过对全局的统筹把握，决策人对比两两因素之间的重要性，以此划分为同等重要、稍微重要、明显重要、强烈重要和极其重要共五个等级。

5.根据权利要求3所述的融合内容和AHP的混合推荐方法，其特征在于，在步骤S23中，利用CI反应比较矩阵偏离一致性的程度，CI值越大，表示该矩阵偏移一致性程度越大，反之越小，其计算公式如下：

其中，λ_max为比较矩阵A的最大特征根，n为比较矩阵的阶数。