[发明专利]光谱协同滤波推荐系统及其建立方法在审
| 申请号： | 201910349879.3 | 申请日： | 2019-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN110188287A | 公开（公告）日： | 2019-08-30 |
| 发明（设计）人： | 陈可佳;曹佳丽;金鑫妍;张丽莎 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F17/14;G06F17/15;G06K9/66 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种光谱协同滤波推荐系统及其建立方法。所述光谱协同滤波推荐系统的建立方法主要包括以下步骤：S1：获取用户和项目的数据集合；S2：对数据集合进行预处理，得到二部图；S3：对二部图进行部分属性加权，再通过图傅里叶变换得到新二部图；S4：将光谱卷积滤波器放置在所述新二部图上，以得到新图形信号；S5：采用多项式逼近方法来改进光谱卷积滤波器，得到最终光谱卷积运算；S6：采用近似卷积运算，建立推荐系统。通过光谱图理论，将用户和项目之间的连接信息转换到光谱域中，建立多层卷积运算的推荐系统，缓解一般推荐系统中的冷启动问题，提高了推荐系统的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 推荐系统 光谱 卷积运算 滤波 卷积滤波器 数据集合 协同 预处理 多项式逼近 傅里叶变换 连接信息 光谱图 光谱域 冷启动 新图形 多层 加权 近似 缓解 转换 改进 | ||
【主权项】：
1.一种光谱协同滤波推荐系统的建立方法，其特征在于，主要包括以下步骤：S1：获取用户和项目的数据集合；S2：对所述数据集合进行预处理，得到用户和项目的二部图；S3：对所述二部图进行部分属性加权，再通过图傅里叶变换得到新二部图；S4：将光谱卷积滤波器放置在所述新二部图上，以得到新图形信号；S5：采用多项式逼近的方法来改进所述光谱卷积滤波器，得到最终光谱卷积运算；S6：采用近似卷积运算，建立由多层所述最终光谱卷积运算叠加而成的推荐系统。
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B'是用户相似性规则化项；并将预测评分不小于预设值的所述第一物品推荐给所述第一用户。由于第一预设模型中的用户相似性规则化项B'，对高相似性用户和低相似性用户均具有良好的约束性。因此，相比于现有技术中的基础社会化推荐算法SoMF，本发明提供的一种社会化推荐方法及装置，对第一用户未知的第一物品的预测评分更准确，使得推荐效果更好，更能满足用户的需求。
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，并根据目标函数
对分解结果进行迭代优化，以使得目标函数
取极小值；根据目标函数
取极小值时的用户特征矩阵U和项目特征矩阵V，预测各用户对各项目的评分，以根据预测评分完成项目推荐。本发明能够提高项目推荐的准确度，并解决冷启动问题。
- 专利分类
