[发明专利]基于跨领域的机票个性化推荐系统及推荐方法

摘要

本发明提供了一种基于跨领域的机票个性化推荐系统及推荐方法，包括：多个领域矩阵，其中，多个领域矩阵分为主领域矩阵和辅助领域矩阵；所述主领域矩阵和辅助领域矩阵中均包括相同的用户数据。步骤S1，获取用户历史机票订单；步骤S2，拆分用户历史机票订单为多个领域矩阵；步骤S3，将多个领域矩阵转化为一个多维张量，并训练多维张量得到多维张量的特征；步骤S4，利用多维张量的特征还原多个领域矩阵的主领域矩阵，根据主领域矩阵中值的大小进行推荐。本发明充分利用了历史订单的数据，将用户偏好细分成用户关于不同领域的偏好，从而丰富了用于构建模型所需的信息，也可以用在其他具有类似应用场景的推荐技术中。

主权项

1.一种基于跨领域的机票个性化推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，获取用户历史机票订单；步骤S2，拆分用户历史机票订单为多个领域矩阵；步骤S3，将多个领域矩阵转化为一个多维张量，并训练多维张量得到多维张量的特征；步骤S4，利用多维张量的特征还原多个领域矩阵的主领域矩阵，根据主领域矩阵中值的大小进行推荐；所述步骤S3具体为：步骤S3.1，根据可逆变换将具有不同物品维长度的多个领域矩阵转变为具有共同物品维长度的矩阵后，合成一个多维张量；该多维张量由多个领域矩阵拼成，分别对应多个领域矩阵；步骤S3.2，采用张量分解的方法，将多维张量分解训练得到多维张量的多个特征；所述多个领域矩阵包括：用户航班领域矩阵、用户机型领域矩阵和用户价格敏感度领域矩阵；合成的多维张量为一个用户/虚拟物品/领域的三维张量；三维张量的三个特征包括：用户特征、虚拟物品特征和领域特征；所述用户特征、虚拟物品特征和领域特征是对三维张量进行分解得到的三个矩阵，三个矩阵的大小分别为U×R、I×R和D×R，其中，U为用户数，I为虚拟物品维度大小，D为矩阵数，R为特征大小。