[发明专利]基于物品的推荐方法及系统

摘要

本发明提供一种基于物品的推荐方法及系统，其中的方法包括通过用户历史评价获得已评价物品的物品对；根据所有用户对物品对的评价值，得到物品对的相关系数并进行缓存；根据所缓存的物品对的相关系数，获得所有用户已评价物品的相关物品集合；并将所有用户已评价物品进行数据块的切分，并对所切分的数据块进行并行化处理；通过对所有用户已评价物品的评价值进行线性预测得出未评价物品集合中的物品的预测值，并对所有预测值进行合并，得到未评价物品集合中的物品的最终预测值；根据最终预测值将未评价物品推荐给用户。通过本发明能够解决基于物品推荐算法的准确性问题，提高计算效率。

主权项

一种基于物品的推荐方法，包括：获取一个用户的已评价物品，生成所述用户的已评价物品集合，然后从所述用户的已评价物品集合中取出任意两件物品组成物品对；根据所有用户对所述物品对的评价值，分别对所述物品对中的物品进行线性拟合，以得到所有用户已评价物品中物品对的相关系数并进行缓存；然后根据所缓存的物品对的相关系数，获得所有用户已评价物品的相关物品集合；根据所有用户已评价物品的相关物品集合中物品的个数，确定所有用户已评价物品的热门程度，然后根据所述热门程度将所有用户已评价物品进行数据块切分，并对所切分的数据块进行并行化处理，通过物品对的相关系数及用户对已评价物品的评价值进行线性预测，以得到所有用户已评价物品的相关物品集合中的物品的预测值；其中，所切分的各数据块的热门程度的总和相一致；根据用户每个已评价物品的相关物品集合生成所述用户的可预测物品集合，根据可预测物品集合和用户的已评价物品集合生成所述用户的未评价物品集合；通过对任一用户预测出的未评价物品集合中的物品的所有预测值进行合并，得到所述用户未评价物品集合中的物品的最终预测值；所述未评价物品预测值的计算公式为：vmk=Σt=1c(atkvmt+btk)c]]>其中，Vmk为未评价物品预测值，Vmt为能够预测出未评价物品预测值的物品给出的预测值，c为能够预测出未评价物品预测值的物品给出的预测值个数，atk、btk为物品对的相关系数；根据所述最终预测值将所述未评价物品集合中的未评价物品推荐给所述用户。