[发明专利]基于用户关系和行为的图推荐方法、装置、介质和设备

权利要求书

1.一种基于用户关系和行为的图推荐方法，其特征在于，包括：

步骤S100：计算用户对项目的评分，建立用户-项目关系图；

步骤S200：计算用户相似度，寻找用户的最近邻居集；

步骤S300：计算项目相似度，寻找项目的最近邻居集；

步骤S400：分别计算通过相似用户和通过相似项目得到的项目预测评分，进行混合预测，生成推荐列表；

步骤S500：根据推荐的用户行为，更新用户-项目评分矩阵；

所述步骤S400包括：

步骤S410：预测用户v对邻居用户节点访问自己未访问过的项目节点j的评分值；

步骤S420：预测用户v对访问过的项目节点的邻居节点w的评分值：

步骤S430：通过加权调和平均数的方法提高预测评分精度；用户即通过相似用户到达目标项目或通过相似项目达到目标项目，计算公式如下：

其中，表示用户v对邻居用户节点访问自己未访问过的项目节点j的评分值；表示用户v对访问过的项目节点的邻居节点w的评分值；

步骤S440：对用户v选择评分较高的N个项目，生成Top-N推荐序列。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S100包括：

步骤S110：设置用户行为对项目评分产生的贡献程度；

步骤S120：计算用户-项目评分矩阵，计算公式如下：

其中，是一个n×m的矩阵，n表示项目数量，m表示用户对项目的m种行为；weigh表示用户对项目的m种行为所占项目评分的权重；表示第i个用户对所有项目的评分；score为用户-项目评分矩阵；

步骤S130：将用户和项目作为节点，若用户对项目评分大于0，建立连接，连接边的值为评分值；

步骤S140：根据项目关系图谱中的项目关系数据连接项目。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S200包括：

步骤S210：判断用户是否为新用户，若用户使用过的项目个数小于g，则判定为新用户，进行步骤S220；否则判定为老用户，进行步骤S250；

步骤S220：用户的k项基本信息值attr_ε(ε＝1,2,3,...,)，分别给不同的属性信息分配权重λ_ε，其中ε表示序号；

步骤S230：计算用户之间的特征差，用attr(,v)表示，计算方式如下；

其中，_ε满足：u表示用户u；v表示用户v；

步骤S240：计算用户特征相似度，然后进行步骤S260；

步骤S250：根据用户的行为计算行为特征差，计算基于用户行为的用户相似度；

步骤S260：将用户特征信息相似度或基于用户行为的用户相似度值较大的前K个用户判定为目标用户的邻居用户，连接目标用户及其邻居用户，连接边的值为用户相似度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S240中，计算用户特征相似度的方法为：求得用户特征差值attr(,v)后，利用Sigmoid函数，计算用户u和用户v之间的用户特征信息相似度sim_attr(,v)；

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S250中，计算过程如下：

score_u、score_v分别表示用户u和用户v对所有项目的评分，用户u和用户v表示的相似度。