[发明专利]一种基于多臂赌博机置信上限的推荐系统冷启动方法

摘要

本发明涉及一种基于多臂赌博机置信上限的推荐系统冷启动方法，包括进行数据收集构建商品数据集并预处理，获得格式规范的商品显性特征；根据商品显性特征，基于潜在狄利克雷算法构造商品隐形特征，设置输出的商品隐形特征维度，重新标记商品；基于商品数据集构建候选商品集根据商品隐形特征对商品数据集进行聚类，将商品聚类，在同一类簇中的商品具有相似的性质，在不同类簇中的商品差异性较大，从每个类簇中分别随机抽取一个商品，构建候选商品集；将从候选商品集中挑选最优商品视为多臂赌博机问题，基于置信区间上界算法计算出估分最高的商品，作为推荐商品；将候选商品集中评分最高的商品推荐给用户后，根据反馈更新用户特征以及权重参数。

主权项

一种基于多臂赌博机置信上限的推荐系统冷启动方法，包括下列步骤：(1)进行数据收集构建商品数据集并预处理，获得格式规范的商品显性特征：从网络平台选取一定数量的商品，构成商品数据集，其中包括商品ID，用户和商家对该商品所打标签、评价信息，对商品文本信息进行预处理，输出格式规范的商品显性特征；(2)根据商品显性特征，基于潜在狄利克雷算法构造商品隐形特征，设置输出的商品隐形特征维度，重新标记商品ID；(3)初始化用户特征及相关参数：在冷启动问题中，用户特征未知，需要对用户特征以及相应的权重参数赋予初始值；(4)基于商品数据集构建候选商品集：根据商品隐形特征对商品数据集进行K‑means聚类，将商品聚类，在同一类簇中的商品具有相似的性质，在不同类簇中的商品差异性较大，从每个类簇中分别随机抽取一个商品，构建候选商品集；(5)将从候选商品集中挑选最优商品视为多臂赌博机问题，基于置信区间上界算法计算出估分最高的商品，作为推荐商品；(6)将候选商品集中评分最高的商品推荐给用户后，用户将根据自身喜好，选择是否点击该商品，从而系统获得用户对推荐结果的反馈，根据反馈更新用户特征以及权重参数；(7)重复上述(3)到(6)步骤，对用户进行多轮推荐，根据多轮反馈结果，不断更新用户特征，从而达到越来越高的用户特征拟合度，从而获得较为准确的推荐，缓解冷启动问题。