[发明专利]一种融合时间窗技术和评分预测模型的推荐算法

摘要

本发明公开了一种融合时间窗技术和评分预测模型的推荐算法，属于电子商务技术领域，本发明要解决的技术问题协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏性问题以及用户兴趣随时间变化的问题，采用的技术方案为：基于协同过滤推荐算法和时间窗技术，采用一种新的评分预测模型来补全评分矩阵，该评分预测模型能够在一定程度上克服传统非负矩阵分解评分预测模型所造成的时间复杂度过高以及评分预测结果不唯一的问题，提高评分预测精度的同时减轻数据稀疏对协同过滤算法的影响，再利用推荐模型根据用户的兴趣预测用户可能偏好的项目并选取用户预测评分较高的项目利用TopN推荐方法生成综合推荐列表，提升算法的推荐效果。

主权项

1.一种融合时间窗技术和评分预测模型的推荐算法，其特征在于，该方法是基于协同过滤推荐算法和时间窗技术，利用评分预测模型计算用户的兴趣相似度，再利用推荐模型根据用户的兴趣预测用户可能偏好的项目并选取用户预测评分较高的项目利用TopN推荐方法生产推荐列表；具体方法如下：S1、通过用户对项目的评分构建用户‑项目评分矩阵，并对评分进行归一化处理得到归一化用户‑项目评分矩阵；S2、根据评分预测模型，通过推荐模型计算并获得用户的特征矩阵和项目的特征矩阵，两者相乘进而获得用户对未评分项目的预测评分,并利用TopN推荐方法得到TopN2推荐列表；S3、将获得的预测评分根据归一化处理的原则还原到原始评分，从而得到一个稠密的评分矩阵，并采用时间窗技术划分多个不同的时间窗口，根据时间窗口为已评分项赋予时间刻度，计算各个用户预测评分项与每一个时间窗口中项目集合的总体相似性，将最高相似性的时间窗口内任意一个时间刻度作为预测物品评分行为的时间刻度；S4、采用协同过滤算法计算用户之间的兴趣相似度并构建用户兴趣相似度矩阵，再计算目标用户对资源的兴趣偏好，将用户兴趣最高的前N个商品利用TopN推荐方法生产TopN1推荐列表，并将之与TopN2推荐列表融合生成TopN推荐列表。