一种基于用户个人特征的推荐方法及推荐系统

    公开(公告)号:CN109684538A

    公开(公告)日:2019-04-26

    申请号:CN201811467106.7

    申请日:2018-12-03

    CPC classification number: G06K9/6278 G06K9/6282

    Abstract: 本发明涉及一种基于用户个人特征的物品推荐方法,包括S1:获取推荐用户的个人特征信息和用户评价信息;S2:对收集到的用户评价信息结构化,建立评分数据库;S3:提取和过滤个人特征,确定用户所在的用户族群;S4:计算用户之间的相似性,根据用户对物品的历史评分数据来计算不同用户之间的相似性;S5:根据相似程度,预测目标用户对未评价物品的评分;S6:融合用户对物品评价的时间因素,对于用户每次的评分行为,都将其发生行为的时间进行保存,作为推荐方法的一个考虑因素,纳入到评分预测公式中,利用时间信息来降低预测误差;S7:根据预测评分,生成推荐集合,为目标用户推荐物品。

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