[发明专利]基于遗传算法和新型相似度计算策略的协同过滤推荐算法有效
| 申请号： | 201610541846.5 | 申请日： | 2016-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN106846029B | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 肖菁;罗明;陈洁敏;朱佳 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林瑞云;彭东梅 |
| 地址： | 510631 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于遗传算法和新型相似度计算策略的协同过滤推荐算法，算法将每个用户的个体评分均值与方差充分利用到物品的相似度计算方案中，并用于基于物品推荐的协同过滤算法中。此外，算法利用遗传算法自动调整相似度计算公式中的权重值，并通过遗传算法控制推荐算法建模过程中的平均绝对偏差值。通过实验对比和结果分析表明，本专利提出的基于遗传算法和新型相似度计算策略的协同过滤推荐算法在推荐准确度、召回率等指标上都有明显的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 算法 新型 相似 计算 策略 协同 过滤 推荐 | ||
【主权项】：
一种基于遗传算法和新型相似度计算策略的协同过滤推荐算法，其特征在于，适用于评分范围较小或者评分情况小的情况，包括以下步骤：S1，收集用户对物品的原始评分；S2，计算每个用户的平均评分习惯，将用户对物品的评分转换成喜欢与不喜欢，获得用户对物品的一个偏好矩阵；S3，计算物品与物品之间的相似度：引入向量来统计对任意两个物品喜欢的组合情况各自出现的次数，及给定权向量表示在用户评分中各种组合情况的重要程度，通过向量及权向量的函数计算两个物品x,y的相似度；S4，根据预测的分数对物品排序，将前N个物品线上推荐给目标用户。
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