公开(公告)号：CN107301583A

公开(公告)日：2017-10-27

申请号：CN201710384564.3

申请日：2017-05-26

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 何利 ,  胡飘 ,  陈永思

IPC: G06Q30/06 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明请求保护一种基于用户偏好和信任的冷启动推荐方法，包括步骤：S1，依据用户社交信息，度量用户间的综合信任值，构建信任关系矩阵；S2，依据用户评分数据，计算用户的偏好相似度，构建偏好关系矩阵；S3，利用综合相似度计算方法融合偏好关系与信任关系，并使用蜂群算法迭代更新综合相似度中的权值，进行多目标优化，使权值达到自适应最优，构建偏好信任关系矩阵；S4，基于偏好信任关系矩阵，选取目标用户的最可信邻居集为其预测相应项目的评分值；S5，将预测评分高的项目推荐给目标用户。本发明提高用户信任度量的精确度、更准确地构建用户行为偏好及提高了对冷启动用户的推荐质量。

公开(公告)号：CN107301583B

公开(公告)日：2020-11-17

申请号：CN201710384564.3

申请日：2017-05-26

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 何利 ,  胡飘 ,  陈永思

IPC: G06F30/27

Abstract: 本发明请求保护一种基于用户偏好和信任的冷启动推荐方法，包括步骤：S1，依据用户社交信息，度量用户间的综合信任值，构建信任关系矩阵；S2，依据用户评分数据，计算用户的偏好相似度，构建偏好关系矩阵；S3，利用综合相似度计算方法融合偏好关系与信任关系，并使用蜂群算法迭代更新综合相似度中的权值，进行多目标优化，使权值达到自适应最优，构建偏好信任关系矩阵；S4，基于偏好信任关系矩阵，选取目标用户的最可信邻居集为其预测相应项目的评分值；S5，将预测评分高的项目推荐给目标用户。本发明提高用户信任度量的精确度、更准确地构建用户行为偏好及提高了对冷启动用户的推荐质量。