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一种基于用户行为数据分片聚类的建模推荐方法

来源:老子有钱下载官网   发布时间:2019-11-26   点击量:34

一种基于用户行为数据分片聚类的建模推荐方法

本发明涉及互联网个性化推荐技术,特别涉及一种基于用户行为数据分片聚类的建模推荐方法。它对用户行为数据进行分片聚类处理,建立用户动态兴趣模型,并以此实现个性化推荐。本发明与现有个性化推荐方法不一样的地方在于,现有个性化推荐方法仅仅考虑用户兴趣动态时变性情况,而本发明不仅考虑用户兴趣动态时变性,还能从行为数据中挖掘出具有多维性、离散性用户兴趣点,从而更精准地刻画用户兴趣模型。本发明还针对目标用户多维化和离散化的兴趣主题,为该用户各兴趣点并发进行初步推荐,最后按目标用户各兴趣点的权重、记忆度、初步推荐结果预测评分进行最终推荐,从而提高个性化推荐结果的精准度和处理性能。

3)目标用户各兴趣点排序计算。对目标用户各兴趣点的权重、记忆度、初步推荐结果预测评分进行加权计算,并将它们进行排序处理。其加权计算值及排序反映目标用户当前对每个兴趣点感兴趣的程度。

一种基于用户行为数据分片聚类的建模推荐方法

本发明针对现有个性化推荐方法在用户动态兴趣情景下存在的技术局限,提出一种基于用户行为数据分片聚类的建模推荐方法。

5、根据目标用户当前各兴趣点的权重、记忆度和评分进行加权计算,并排序处理,选取最高计算值的兴趣点推荐结果提供目标用户。首先,分别计算目标用户各兴趣点的权重、记忆度、推荐结果预测评分,并将它们进行加权计算。然后,将各兴趣点的加权计算值进行排序,选取加权计算值排列最高的兴趣点推荐结果作为最终推荐结果。

背景技术

Description

其中,本发明使用余弦定理公式来度量各行为数据片段特征向量间的相似度。假定(xi,x2,h_,xn)和(yi,y2,^_,yN)为X和Y的行为数据片段特征向量(注:可以使用为空缺的主题词补零的方法,解决特征向量长度不一致问题),则X和Y的相似度c〇S0的计算公式见公式7。

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