[发明专利]基于协同过滤的煤矿信息推荐系统

摘要

本发明提出了一种基于协同过滤的煤矿信息推荐系统，该系统包括煤矿信息协同过滤模块、社区用户群体访问日志模块、和推荐模块；煤矿信息协同过滤模块负责分析用户的访问日志，利用协同过滤的算法找出用户近邻；社区用户群体访问日志模块负责日志的管理；推荐模块负责计算推荐的信息并推荐给用户。采用该系统后，可根据用户的兴趣爱好，推荐符合其要求的项目或信息，实现个性化服务。煤矿信息推荐系统基于每个用户的兴趣偏好，提供符合特定用户的有针对性的推荐，这种推荐增强了用户的使用体验、提高的用户使用的便利性，也提高了用户的工作效率。

主权项

一种基于协同过滤的煤矿信息推荐系统，该系统包括煤矿信息协同过滤模块、社区用户群体访问日志模块和推荐模块；煤矿信息协同过滤模块负责分析用户的访问日志，利用协同过滤的算法找出用户近邻；社区用户群体访问日志模块负责日志的管理；推荐模块负责计算推荐的信息并推荐给用户；其中在煤矿信息协同过滤模块中，采用以下方法进行过滤：(1)系统初始化：基于煤矿社区内用户的访问日志，构建煤矿用户‑煤矿网页评分矩阵A，矩阵A包括s个用户u1,u2,...,us对t个网页p1,p2,...,pt的评分，A为s×t阶的矩阵，s和t均为自然数，矩阵中的元素aij表示用户i对网页j的评分，i和j均为自然数，且1≤i≤s，1≤j≤t，(2)评分矩阵优化：t个网页经过K‑Means聚类算法后得到k个簇，记为c1,c2,...,ck，k为簇数目，k为自然数；簇cm包含的网页数目为Nm，这Nm个网页在原来t个网页中的序号分别为f(m,1),f(m,2),...,f(m,Nm)，f函数用于计算聚类后簇中网页的原始编号，即在原来t个网页中的序号，f(m,Nm)表示簇cm中第Nm个网页的原始编号，m为自然数，1≤m≤k，1≤Nm≤t，得到优化后的评分矩阵其中bim表示矩阵B的元素，bim=1NmΣn=1Nmaif(m,n);]]>(3)近邻查找：用户uv评分过的簇序号集合为Mv，用户uw评分过的簇序号集合为Mw，用户uv和uw都评分过的簇序号集合为M，v和w均为自然数，1≤v≤s，1≤w≤s，则用户uv和uw之间的相似度为sim(uv,uw)=Σz∈M(bvz-b‾v)(b‾wz-b‾w)Σz∈Mv(bvz-b‾v)Σz∈Mw(bwz-b‾w),]]>其中和分别表示用户uv和uw对网页的平均评分，求得每一个用户ui在用户空间中的、按相似度从高到低排序的近邻用户集合Ui；(4)推荐：根据Ui得出集合Ui内所有用户的、按评分从高到低的、已浏览的网页集合Pi，用户ui已浏览的网页集合为P'i，则集合(Pi‑P'i)中前L个煤矿信息网页是用户ui感兴趣的内容。