[发明专利]一种基于物品内容特征的改进协同过滤推荐方法有效
| 申请号： | 201810332332.8 | 申请日： | 2018-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN108664564B | 公开（公告）日： | 2021-12-21 |
| 发明（设计）人： | 陈毅;任正云;文盼 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 上海泰能知识产权代理事务所(普通合伙) 31233 | 代理人： | 宋缨;钱文斌 |
| 地址： | 201620 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于物品内容特征的改进协同过滤推荐方法，包括以下步骤：读取数据集，并拆分数据集，获取用户评分记录以及物品点击量数据；计算物品与物品之间的共现矩阵以及每个物品点击量均值；计算物品点击量影响因子，该因子与物品之间的点击量差值成反相关；物品相似度与物品点击量因子相乘得到改进后的物品相似度，最终生成相似度矩阵；针对目标用户，找到K个相似的物品，根据兴趣度计算公式计算用户对物品的兴趣程度；最后根据用户对物品的兴趣度排序，推荐最感兴趣的前N个物品。本发明有效提高推荐的覆盖率，增加了推荐物品的多样性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 物品 内容 特征 改进 协同 过滤 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于物品内容特征的改进协同过滤推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)读取数据集，并拆分数据集，获取用户评分记录以及物品点击量数据；(2)计算物品与物品之间的共现矩阵以及每个物品点击量均值；(3)计算物品点击量影响因子；(4)物品相似度与物品点击量影响因子相乘得到改进后的物品相似度，最终生成相似度矩阵；(5)针对目标用户，找到K个相似的物品，计算用户对相似的物品的兴趣程度；(6)根据用户对相似的物品的兴趣度进行排序，推荐最感兴趣的前N个物品。
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