[发明专利]一种基于Hadoop的加权Slope One推荐算法在审
| 申请号： | 201810022872.6 | 申请日： | 2018-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN108133040A | 公开（公告）日： | 2018-06-08 |
| 发明（设计）人： | 杜友明;顾嘉奇;吴宏杰;杨茹;戴大东;沈华祥 | 申请（专利权）人： | 苏州科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 苏州睿昊知识产权代理事务所(普通合伙) 32277 | 代理人： | 张敏 |
| 地址： | 215000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Hadoop技术的slope one加权算法，根据给出的用户评分文件，求出每个用户对电影的评分矩阵；建立电影的同现矩阵；统计同时看过两部电影的人数；获取所有用户评过分的电影，并输出每位用户对每部电影的评分，未评过则记为0；计算得出用户评价过的电影评分加上预测电影与该电影的平均差的和；统计得出每个用户对每个预测电影和另一部评价过的电影，且也评价过的其他用户对此电影评价的加权值之和及同时评价过这两部电影的用户数；计算获取用户对未评价的电影的预测值。本发明计算更便捷，可一次性计算出多个待评价电影的预测值。 | ||
| 搜索关键词： | 电影 预测 加权 矩阵 加权算法 评分矩阵 用户评价 一次性 算法 统计 输出 | ||
【主权项】：
一种基于Hadoop的加权Slope One推荐算法，其特征在于，包括以下步骤：S101读取用户评分文件中的数据，形成每个用户对不同项目的评分矩阵；S102读取评分矩阵中的数据，计算每个用户对自己评价过的每两部电影之间的评分差值，整理统计每两部电影的全部评分差值总和以及对此评价的用户数，计算这两部电影的平均评分差值；S103读取评分矩阵中的数据，将其中每个用户评价过的每两部电影筛选出来，最终统计得到同时看过两部电影的总人数；S104读取用户评分文件中的数据，获取所有用户评分过的电影，输出每位用户对每部电影的评分，未评过则记为0，保存所有数据；S105计算得出用户评价过的电影评分加上预测电影与该电影的平均差的和；S106统计得出每个用户对每个预测电影和另一部评价过的电影，且也评价过的其他用户对此电影评价的加权值之和，以及同时评价过这两部电影的用户数；S107计算获取用户对未评价的电影的预测值。
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