[发明专利]一种协同过滤推荐方法及系统有效
| 申请号： | 201910478944.2 | 申请日： | 2019-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN110390046B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 杨志明 | 申请（专利权）人： | 深思考人工智能机器人科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536 |
| 代理公司： | 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 | 代理人： | 牛峥;王丽琴 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区上*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种协同过滤推荐方法及系统，本发明实施例提出了不需要用户的评分数据，而是基于用户的相关评论信息的协同过滤推荐方法，特别是对现有的协同过滤推荐方法中最后一个步骤进行改进，即将获取向目标用户的推荐物品集合的步骤进行改进，使得在没有用户的评分数据情况下，进行目标用户的推荐物品集合中的各个物品的偏好度进行计算后，将设定数量的偏好度最大的物品集合推荐给用户。这样，本发明就可以不需要用户的评分基础上，实现协同过滤推荐物品集合。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 协同 过滤 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种协同过滤推荐方法，其特征在于，包括：获取到用户的评论信息，输入到用户之间的相似度模型中，输出得到用户之间的相似度结果；根据用户之间的相似度结果获取得到用户的设定数量的最近邻用户集合；根据用户的设定数量的最近邻用户集合，获取用户的潜在推荐物品集合；从用户的潜在推荐物品集合中得到用户的推荐物品集合；基于从用户的评论信息获取的最大用户相似度、物品认可度、画像匹配水平、最大关注度、用户物品相关性及物品热度，设置偏好度模型，将获取得到用户的推荐物品集合中的每个物品输入到设置的偏好度模型中，计算得到用户的推荐物品集合中的每个物品的偏好度；将设定数量的偏好度最大的物品，作为为用户的推荐物品。
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