公开(公告)号：CN109918562A

公开(公告)日：2019-06-21

申请号：CN201910048924.1

申请日：2019-01-18

Applicant: 重庆邮电大学 ,  重庆信科设计有限公司

Inventor： 文凯 ,  朱传亮 ,  易冰

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明请求保护一种基于用户社区和评分联合社区的推荐方法。首先基于用户间的社交关系和评分数据获取用户间的信任关系和用户间的相似关系，从而得出用户间的混合相似度值；然后根据混合相似度的值对用户进行k-means聚类操作，得到用户的社区；其次根据评分矩阵的评分模式利用概率的方法对评分矩阵中的用户和商品进行联合聚类；最后面向用户-物品的联合社区结构利用矩阵分解技术，并融入用户社区结构进行推荐。本发明能够充分利用社区内部用户的高度相关性以及矩阵分解技术的高精度性，能够在保证不错的推荐准确率的同时提高推荐效率。

公开(公告)号：CN109918562B

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN201910048924.1

申请日：2019-01-18

Applicant: 重庆邮电大学 ,  重庆信科设计有限公司

Inventor： 文凯 ,  朱传亮 ,  易冰

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明请求保护一种基于用户社区和评分联合社区的推荐方法。首先基于用户间的社交关系和评分数据获取用户间的信任关系和用户间的相似关系，从而得出用户间的混合相似度值；然后根据混合相似度的值对用户进行k‑means聚类操作，得到用户的社区；其次根据评分矩阵的评分模式利用概率的方法对评分矩阵中的用户和商品进行联合聚类；最后面向用户‑物品的联合社区结构利用矩阵分解技术，并融入用户社区结构进行推荐。本发明能够充分利用社区内部用户的高度相关性以及矩阵分解技术的高精度性，能够在保证不错的推荐准确率的同时提高推荐效率。