[发明专利]一种个体推荐方法及系统

摘要

本发明公开了一种个体推荐方法及系统，包括：获取第一类个体的偏好信息，第一类个体是预先确定的、具有明确项目偏好的个体；创建第一类个体对项目偏好的评级矩阵，评级矩阵中的元素为第一类个体中的各个个体对各个项目的偏好程度；创建具有相同偏好的第一类个体的集群，该集群采用K均值算法对评级矩阵中的元素进行聚类得到；向某一个体推荐与个体具有相同偏好的集群中的其他个体。本发明通过引入评级矩阵，使网络中的个体与项目形成一一对应的二维数组形式，采用K均值算法将同一项目下的个体聚类，得到具有相同偏好的个体集群，提高了个体推荐有效性，考虑到网络中每一个体的项目偏好，在一定程度上提高了个体推荐满意度。

主权项

1.一种个体推荐方法，其特征在于，包括：获取第一类个体的偏好信息，所述第一类个体是预先确定的、具有明确项目偏好的个体，其中，所述个体为单个用户或有多个用户组成的群组；创建所述第一类个体对项目偏好的评级矩阵，所述评级矩阵中的元素为第一类个体中的各个个体对各个项目的偏好程度；创建具有相同偏好的第一类个体的集群，所述集群采用K均值算法对所述评级矩阵中的元素进行聚类得到；向一指定个体推荐与所述指定个体具有相同偏好的集群中的其他个体；在所述创建具有相同偏好的第一类用户的集群的步骤之后，还包括：为所述集群分配项目标签，所述项目标签根据对应的所述偏好信息确定；根据所述集群中用户的数目判断对应的所述项目标签的重要性，当所述集群中的用户的数目大于等于某一阈值时，所述集群对应的项目标签判断结果为重要；否则为非重要；采用K‑means聚类算法计算非重要项目标签与每一重要项目标签的标签相似度，当所述标签相似度计算结果的值大于或等于预预设值时，将所述非重要项目标签所对应的集群归于所述重要项目标签所对应的集群中；否则忽略所述非重要项目标签所对应的集群。