[发明专利]关联数据的推荐系统中基于编码的匿名推荐方法

摘要

本发明公开一种关联数据的推荐系统中基于编码的匿名推荐方法，其允许用户添加长期和短期好友构建好友圈，以兼顾用户的长期和短期兴趣；并在圈内构建个性化项目编码，并生成用户特征码发给推荐中心，由推荐中心基于特征码进行运算得到合成推荐。本发明的目的是充分考虑用户间的关联关系以及个人的兴趣爱好，以好友圈的形式将数据局部化以有效规避大数据量问题，允许好友重叠以解决局部的项目多样性问题，以用户特征码形式实现在保护用户隐私信息的同时获得有效、准确的推荐列表。

主权项

关联数据的推荐系统中基于编码的匿名推荐方法，其特征是，具体包括步骤如下：步骤1.被推荐用户通过自动添加好友来构建好友圈；步骤2.好友圈内的被推荐用户及其所有好友将自己所关注的项目的编码构成项目编码，并在项目编码之前添加好友圈编号和更新版本号后，形成编码库；步骤3.好友圈内的所有好友根据项目编码的顺序对照自己所关注的项目生成相应的好友编码，并在好友编码之前添加好友圈编号及更新版本号后，形成好友特征码，发送给推荐中心；同时，被推荐用户也根据该朋友圈的项目编码的顺序对照自己所关注的项目生成相应的用户编码，并在用户编码之前添加好友圈编号和更新版本号后，形成用户特征码，发送给推荐中心；步骤4.推荐中心将被推荐用户的用户特征码与对应好友圈的所有好友的好友特征码进行比较，选出与用户特征码的相似度排在前k位的好友特征码；并以被推荐用户特征码为参考码，将k个选出的好友特征码进行按位或运算后得到推荐编码；并由推荐中心将推荐编码发给被推荐用户；其中k为设定值；步骤5.被推荐用户收到推荐编码后，结合项目编码进行解码，得到推荐的项目信息。