[發明專利]一種面向物品集顯式反饋的推薦方法、終端及存儲介質在審
| 申請號： | 202011247314.3 | 申請日： | 2020-11-10 |
| 公開（公告）號： | CN112330405A | 公開（公告）日： | 2021-02-05 |
| 發明（設計）人： | 曹康;潘微科;明仲 | 申請（專利權）人： | 深圳大學 |
| 主分類號： | G06Q30/06 | 分類號： | G06Q30/06 |
| 代理公司： | 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 陳專 |
| 地址： | 518060 廣東*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 面向 物品 集顯式 反饋 推薦 方法 終端 存儲 介質 | ||
1.一種面向物品集顯式反饋的推薦方法，其特征在于，包括：
獲取用戶對物品集的集中評分，并將所述集中評分映射到對所述物品集中單一物品的單一評分；
根據所述單一評分和用戶之間的相似度，確定各用戶對所有物品和/或所有物品集的評分；
將評分較高的指定數量個物品或物品集推薦給用戶。
2.根據權利要求1所述的面向物品集顯式反饋的推薦方法，其特征在于，所述獲取用戶對物品集的集中評分，并將所述集中評分映射到對所述物品集中單一物品的單一評分，具體包括：
根據所述集中評分，對所述物品集中的單一物品進行評分設定；
根據所述單一物品當前所在物品集的集中評分、全局平均分和用戶的評分偏差，確定進行評分設定的單一物品對應的單一評分。
3.根據權利要求2所述的面向物品集顯式反饋的推薦方法，其特征在于，所述根據所述集中評分，對所述物品集中的單一物品進行評分設定，具體包括：
當所述集中評分不小于第一閾值，對所述物品集中所有物品進行評分映射；
當所述集中評分不小于第二閾值且小于所述第一閾值時，對所述物品集中所有單個物品的全局平均分較高的指定數量個單一物品進行評分映射；
當所述集中評分不小于第三閾值且小于所述第二閾值時，對所述物品集中所有單個物品的全局平均分較低的指定數量個單一物品進行評分映射。
4.根據權利要求2所述的面向物品集顯式反饋的推薦方法，其特征在于，所述根據所述集中評分，對所述物品集中的單一物品進行評分設定，還包括：
當所述集中評分不小于第四閾值時，對所述物品集中所有物品進行評分映射；
當所述集中評分不小于第五閾值且小于所述第四閾值時，對所述物品集中全局平均分最大、居中及最小的單一物品進行評分映射。
5.根據權利要求3或4所述的面向物品集顯式反饋的推薦方法，其特征在于，所述根據所述單一物品當前所在物品集的集中評分、全局平均分和用戶的評分偏差，確定進行評分設定的單一物品對應的單一評分，具體包括：
根據所述用戶對每一物品集的集中評分、用戶平均評分和評分次數，確定所述用戶的評分偏差；
根據所述單一評分所在物品集的評分總和與個數的比值，得到所述單一物品的全局平均分；
為所述評分偏差、所述集中評分和所述全局平均分分別賦予權值并疊加，得到所述單一物品的評分。
6.根據權利要求1所述的面向物品集顯式反饋的推薦方法，其特征在于，所述根據所述單一評分和用戶之間的相似度，確定各用戶對所有物品和/或所有物品集的評分，具體包括：
分析各用戶之間的相似度，根據相似閾值將所有用戶劃分為多個相似用戶集；
確定各用戶所在的相似用戶集；
根據各用戶對應的單一評分和相似用戶集，預測各用戶對未評分物品或物品集的評分。
7.根據權利要求6所述的面向物品集顯式反饋的推薦方法，其特征在于，所述根據各用戶對應的單一評分和相似用戶集，預測各用戶對未評分物品或物品集的評分，還包括：
將已對指定物品進行評分的用戶組成已評分用戶集；
將所述已評分用戶集中各用戶所在相似用戶集中、未對所述指定物品進行評價的用戶組成未評分用戶集；
根據所述已評分用戶集中用戶對所述指定物品的單一評分和全局評分，以及未評分用戶集合中用戶的平均評分，確定未評分用戶集合中用戶對所述指定物品的單一評分。
8.根據權利要求7所述的面向物品集顯式反饋的推薦方法，其特征在于，所述根據所述已評分用戶集中用戶對所述指定物品的單一評分和全局評分，以及未評分用戶集合中用戶的平均評分，確定未評分用戶集合中用戶對所述指定物品的單一評分，之后還包括：
根據所述指定物品的單一評分、全局平均分和對應指定用戶的評分偏差，得到所述指定用戶未評價物品集中、所述指定物品所在物品集的集中評分。
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