公开(公告)号：CN107330727A

公开(公告)日：2017-11-07

申请号：CN201710519604.0

申请日：2017-06-30

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 黄俊 ,  古来 ,  刘科征

IPC: G06Q30/02 ,  G06Q30/06 ,  G06Q50/00

CPC classification number: G06Q30/0269 ,  G06Q30/0631 ,  G06Q50/01

Abstract: 本发明公开了一种基于隐语义模型的个性化推荐方法，步骤如下：(1)选取一段时间内的用户对商品评分，以评分，用户社交网络特征和用户属性作为数据集；(2)构建用户-商品评分矩阵，从中随机选取80％的数据作为训练数据，20％作为测试数据；(3)分析用户社交网络特征数据、用户属性信息，分别得到用户u对物品i的预测评分，(4)将三种评分数据加权，得到最后的预测评分；(5)采用测试集数据，测试算法的准确性，选用平均绝对误差(MAE)作为衡量标准。本发明在隐语义模型的基础上，融入用户社交网络特征和用户属性信息，有效提高对新用户的推荐准确度，有效地缓解冷启动和数据稀疏等问题。