公开(公告)号：CN103514304A

公开(公告)日：2014-01-15

申请号：CN201310522662.0

申请日：2013-10-29

Applicant: 海南大学

Inventor： 黄梦醒 ,  孙龙菲 ,  冯文龙

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30867

Abstract: 本发明提供了一种项目推荐方法和装置。本发明通过对记录的评分对象及其对项目的评分，首先确定评分对象对项目的评分均值以及各个项目所属的项目类型，进一步统计评分对象对项目类型的评分均值，然后确定目标对象具有相似类型喜好的第一相关对象，再从第一相关对象中找出具有相似项目喜好的第二相关对象，在目标对象对未评分的项目中提取符合条件的项目推荐给目标对象。通过本发明实施例，利用用户对不同类型项目的兴趣程度，筛选出喜好项目类型相关的用户，去掉用户不感兴趣的无效信息，在计算用户之间的相似度时使用的都是有效信息，因此相似度计算更加准确，可以有效地改善计算用户之间相似度的准确率，有效提高推荐系统的推荐质量。

公开(公告)号：CN103530416A

公开(公告)日：2014-01-22

申请号：CN201310520652.3

申请日：2013-10-28

Applicant: 海南大学

Inventor： 黄梦醒 ,  孙龙菲 ,  冯文龙

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30867

Abstract: 本申请提供了一种项目数据预测评分库的生成方法，包括：收集用户对不同项目数据的评分数据；所述项目数据中包括一个或多个属性数据，所述属性数据的值为其所属项目数据的评分数据；针对每个用户，分别采用所述用户对所述项目数据的评分数据计算所述属性数据的权重；针对每个用户，分别采用所述权重计算未有评分数据的项目数据与其他项目数据之间的相似度；针对每个用户，分别提取与未有评分数据的项目数据相似度最高的K个项目数据，K为正整数；针对每个用户，分别采用所述K个项目数据的相似度计算所述未有评分数据的项目数据的预测评分；采用所述预测评分及其对应用户的用户标识生成项目数据预测评分库。本申请缓解相似度计算不精确的问题。

公开(公告)号：CN103530416B

公开(公告)日：2017-01-18

申请号：CN201310520652.3

申请日：2013-10-28

Applicant: 海南大学

Inventor： 黄梦醒 ,  孙龙菲 ,  冯文龙

IPC: G06F17/30

Abstract: 本申请提供了一种项目数据预测评分库的生成方法，包括：收集用户对不同项目数据的评分数据；所述项目数据中包括一个或多个属性数据，所述属性数据的值为其所属项目数据的评分数据；针对每个用户，分别采用所述用户对所述项目数据的评分数据计算所述属性数据的权重；针对每个用户，分别采用所述权重计算未有评分数据的项目数据与其他项目数据之间的相似度；针对每个用户，分别提取与未有评分数据的项目数据相似度最高的K个项目数据，K为正整数；针对每个用户，分别采用所述K个项目数据的相似度计算所述未有评分数据的项目数据的预测评分；采用所述预测评分及其对应用户的用户标识生成项目数据预测评分库。本申请缓解相似度计算不精确的问题。

公开(公告)号：CN103514304B

公开(公告)日：2017-01-18

申请号：CN201310522662.0

申请日：2013-10-29

Applicant: 海南大学

Inventor： 黄梦醒 ,  孙龙菲 ,  冯文龙

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明提供了一种项目推荐方法和装置。本发明通过对记录的评分对象及其对项目的评分，首先确定评分对象对项目的评分均值以及各个项目所属的项目类型，进一步统计评分对象对项目类型的评分均值，然后确定目标对象具有相似类型喜好的第一相关对象，再从第一相关对象中找出具有相似项目喜好的第二相关对象，在目标对象对未评分的项目中提取符合条件的项目推荐给目标对象。通过本发明实施例，利用用户对不同类型项目的兴趣程度，筛选出喜好项目类型相关的用户，去掉用户不感兴趣的无效信息，在计算用户之间的相似度时使用的都是有效信息，因此相似度计算更加准确，可以有效地改善计算用户之间相似度的准确率，有效提高推荐系统的推荐质量。