[发明专利]一种带有时间权重的异构信息网络推荐方法

摘要

一种带有时间权重的异构信息网络推荐方法，属于通信技术领域，其特征在于：将元路径上带有时间权重的关系对应的邻接矩阵与对应的时间偏差矩阵做哈德曼积，得到带有时间权重的邻接矩阵；将元路径上各相邻接矩阵依次相乘，得到带有时间权重的交换矩阵；将带有时间权重的交换矩阵分解为用户因子矩阵和商品因子矩阵两个矩阵；对任一元路径通过对用户因子矩阵和商品因子矩阵的优化构建预测矩阵得到结果；采用线性组合的方式将多条元路径的预测结果进行融合，获得用户商品评分；依据评分进行推荐。通过时间偏差矩阵，将时间因素对用户偏好的影响量化。通过用户偏差项和商品偏差项，考虑需求稳定的特殊用户以及优质商品，在原有基础上对算法进行优化。

主权项

1.一种带有时间权重的异构信息网络推荐方法，其特征在于：包括通过增加时间属性构建带有时间权重的异构信息网络；所述异构信息网络包括若干元路径；任一所述元路径上的任意两相邻实体间关系带有时间属性，即为带有时间权重的元路径；及时间偏差矩阵，用于记录时间因素对两相邻实体之间关系的影响程度；及邻接矩阵，用于表示元路径上相邻实体之间的关系；及带有时间权重的交换矩阵，通过时间偏差矩阵和邻接矩阵构建带有时间权重的交换矩阵，用于表示元路径两端的用户和商品的相似性；及预测矩阵，用于预测用户对商品的评分；建立推荐模型：将元路径上带有时间权重的关系对应的邻接矩阵与对应的时间偏差矩阵做Hadamard(哈德曼)积，得到新的带有时间权重的邻接矩阵；将元路径上各相邻实体的邻接矩阵依次相乘，得到带有时间权重的交换矩阵；将带有时间权重的交换矩阵分解为用户因子矩阵和商品因子矩阵两个矩阵；对于任一元路径，通过对用户因子矩阵和商品因子矩阵的优化，构建预测矩阵，获得预测结果；采用线性组合的方式将多条元路径的预测结果进行融合，获得最终用户商品评分；依据最终用户商品评分进行推荐。