[发明专利]一种解决协同过滤推荐技术中冷启动问题的方法及系统有效
| 申请号： | 201710634135.7 | 申请日： | 2017-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN107391713B | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 田保军;胡培培;杜晓娟;杨浒昀 | 申请（专利权）人： | 内蒙古工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/28 | 分类号： | G06F16/28;G06N3/12 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 陈勇 |
| 地址： | 010051 内蒙古*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | 本发明属于个性化推荐技术领域，尤其涉及一种解决协同过滤推荐技术中冷启动问题的方法及系统。一种解决协同过滤推荐技术中冷启动问题的方法，包括：选取数据集；通过优化的遗传算法建立初始用户或项目聚类模型；基于用户或项目初始聚类模型进行聚类，得到用户或项目聚类模型；计算新用户或新项目到聚类模型中各类簇的熵值，将新用户或新项目划分类簇；对新用户或新项目进行推荐。本发明还包括一种解决协同过滤推荐技术中冷启动问题的系统，包括：选取模块；初始模型建立模块；聚类模块；划分类簇模块；产生推荐模块。本发明利用改进的遗传算法进行K‑Means聚类，生成用户或项目初始聚类模型，对新用户或新项目产生推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 解决 协同 过滤 推荐 技术 冷启动 问题 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种解决协同过滤推荐技术中冷启动问题的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：选取数据集，所述数据集包括用户‑项目评分数据及用户或项目属性信息；步骤2：基于用户‑项目评分数据，通过优化的遗传算法建立初始用户或项目聚类模型；步骤3：根据初始用户或项目聚类模型，对用户‑项目评分数据进行K‑Means聚类，得到用户或项目聚类模型；步骤4：根据新用户或新项目的属性信息及用户或项目属性信息，计算新用户或新项目划分到用户或项目聚类模型各类簇的熵值，根据得出的熵值将新用户或新项目划分到所属类簇；步骤5：在新用户或新项目所属类簇中，查找新用户或新项目的最近邻居，对新用户或新项目的最近邻居进行推荐，并将推荐结果作为对新用户或新项目的推荐。
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