[发明专利]一种基于用户兴趣自适应演化的动态推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于用户兴趣自适应演化的动态推荐方法，先建立每个用户的用户兴趣模型，再按照时序顺序，将用户兴趣向量进行切分，计算用户之间的相似度，筛选出若干个待推荐用户，充分考虑了用户兴趣随时间变化这一特点；然后基于目标用户和待推荐用户的历史评论记录，构建历史兴趣序列矩阵His，并以此得到归一化的兴趣得分矩阵，通过PSO算法进行预设次数的兴趣演化迭代，得到目标用户与所述待推荐用户集中各用户的推荐优先级排序，最终从将待推荐用户集中筛选出的排名靠前用户，推荐给目标用户。采用本发明技术方案，在控制推荐结果稳定性的同时，对用户兴趣变化进行合理的模拟，增大推荐的准确性、预测性和全面性。

主权项

1.一种基于用户兴趣自适应演化的动态推荐方法，其特征在于，包括：获取所有用户对评论对象的若干个评论，并结合评论对象的类别和每个评论的问题标签，建立每个用户的用户兴趣模型；所述用户兴趣模型由用户对各个评论对象类别的用户兴趣向量组成；对所有用户的用户兴趣模型中的用户兴趣向量，按照时序进行排序，并按排序后的顺序等分切分为K组，得到每个用户的组用户兴趣向量；K为正整数；根据各用户的K组用户兴趣向量，计算目标用户与其他用户之间兴趣相似度，并根据计算结果筛选出若干个待推荐用户，组成待推荐用户集；根据目标用户和所述待推荐用户集对所述评论对象在预设周期内的历史评论记录，构建历史兴趣序列矩阵His；所述历史兴趣序列矩阵His中的兴趣向量按照所述预设周期的时序进行排序；根据所述历史兴趣序列矩阵His，计算归一化的兴趣得分矩阵将所述兴趣得分矩阵作为PSO算法的位置矩阵，并通过PSO算法进行预设次数的兴趣演化迭代，得到所述目标用户与所述待推荐用户集中各用户的推荐优先级排序；根据所述推荐优先级排序，将所述待推荐用户集中的用户推荐给所述目标用户。