[发明专利]基于二部图资源非均匀分配的个性化商品推荐方法

摘要

本发明涉及人工智能以及电子商务领域，公开了一种基于二部图资源非均匀分配的个性化商品推荐方法，包括以下具体步骤：预处理步骤、资源扩散步骤、推荐商品计算步骤以及个性化推荐步骤。本发明的优点在于，引入二部图资源非对称分配方法，模拟物理学中的资源扩散机理，可以有效分析和预测用户偏好，其所推荐的商品具有更好的准确率和多样性，特别是在电子商务领域具有良好的应用前景。

主权项

1.一种基于二部图资源非均匀分配的个性化商品推荐方法，其特征在于，包括以下具体步骤：预处理步骤：分别构建用户集U={u₁,u₂,...,u_m}，商品集O={o₁,o₂,...,o_n}，其中，m表示用户的数量，n表示商品的数量；建立用户-商品连接矩阵A={a_ij}，其中，a_ij表示用户i和商品j之间的连接，如果用户i选择过商品j，则令a_ij=1，否则令a_ij=0；资源扩散步骤：资源以非对称扩散方式由商品扩散至用户，然后，以同样的方法由用户扩散至商品，具体步骤如下：1）将资源由商品扩散至用户，其资源扩散公式为：其中，p_lj表示用户u_l从商品o_j处获得的资源，k(u_t)表示用户u_t的用户度，所述用户度表示用户选择过商品的数量，α为调节因子，用于提高资源扩散的准确率和多样性；2）将资源由用户扩散至商品，其资源扩散公式为：其中，q_il表示商品o_i从用户u_l处获得的资源，k(o_i)表示商品o_i的商品度，所述商品度表示商品被用户选择的次数，v_li表示用户u_l对商品o_i的兴趣度，所述兴趣度表示用户对商品的关注程度，k(o_s)表示商品o_s的商品度，v_ls表示用户u_l对商品o_s的兴趣度；3）将资源自商品o_j经用户u_l扩散至商品o_i，其资源扩散公式为：wijl=pljqil=aljalikα(oi)vliΣt=1matjkα(ut)Σs=1nalskα(os)vls;]]>4）将资源由商品o_j经所有用户扩散至商品o_i，其扩散公式为：wij=Σl=1mwijl=]]>Σl=1mpljqil=1Σt=1matjkα(ut)Σl=1maljalikα(oi)vliΣs=1nalskα(os)vls;]]>推荐商品计算步骤：计算最终资源分配矢量：W′=W+βW²，其中，表示最终资源分配矢量，W={w_ij}表示经资源扩散步骤得到的资源矩阵，β为可调节参数，用于消除相似性冗余，表示用户的初始资源；个性化推荐步骤：将目标用户尚未选择过的所有商品，分别按照最终资源分配矢量中的对应元素由大到小进行排序，取排名靠前的一个或者多个商品作为推荐商品推荐给用户。