[发明专利]一种基于用户群关联度的个性化推荐方法及系统有效
| 申请号： | 201210590104.3 | 申请日： | 2012-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN103077220A | 公开（公告）日： | 2013-05-01 |
| 发明（设计）人： | 高明;黄哲学 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 宋鹰武 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及互联网通信领域，公开一种基于用户群关联度的个性化推荐方法，包括：A、使用聚类算法对用户进行聚类；B、判断目标用户与聚簇边缘的距离，当距离大于给定阈值则执行步骤C，否则执行B-1、计算目标用户所在聚簇与其他聚簇之间的关联度；B-2、合并与用户所在聚簇最相关的前r个聚簇；及B-3、在合并后的聚簇内查找n个最近邻居，进而执行步骤D；C、在目标用户所在聚簇中查找n个最近邻居；D、根据最近邻居对产品的评分预测用户对相关产品的评分值；以及E、根据预测评分值的高低，选取前m个产品推荐给用户。本发明还公开一种基于用户群关联度的个性化推荐系统。所述方法及系统可有效提升个性化推荐的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 用户 关联 个性化 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于用户群关联度的个性化推荐方法，包括：A、使用聚类算法对用户进行聚类；B、判断目标用户与聚簇边缘的距离，当距离大于给定阈值则执行步骤C，否则：B‑1、计算目标用户所在聚簇与其他聚簇之间的关联度；B‑2、合并与用户所在聚簇最相关的前r个聚簇；B‑3、在合并后的聚簇内查找n个最近邻居，进而执行步骤D；C、在目标用户所在聚簇中查找n个最近邻居；D、根据最近邻居对产品的评分预测用户对相关产品的评分值；以及E、根据预测评分值的高低，选取前m个产品推荐给用户。
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