一种基于动态增量更新的上下文推荐方法

摘要

本发明涉及一种基于动态增量更新的上下文推荐方法，其特征在于包括以下步骤：1)根据电子商务网站的历史记录提取用户信息，根据用户信息构建成张量；并对构建的张量进行张量分解运算，得到四类特征因子；2)当张量的规模发生变化时，根据新加入的用户数据构成的新张量对步骤1)得到的四类特征因子进行动态增量更新，得到新的四类特征因子；3)当对用户进行物品推荐的时候，根据更新后的特征因子，计算用户与物品之间的评分值，将评分值较高的物品作为用户可能会喜欢的物品推荐给用户。本发明可以广泛应用在电子商务网站的推荐系统中。

主权项

一种基于动态增量更新的上下文推荐方法，其特征在于包括以下步骤：1)根据电子商务网站的历史记录提取用户信息，根据用户信息构建成张量；并对构建的张量进行张量分解运算，得到四类特征因子；2)当张量的规模发生变化时，根据新加入的用户数据构成的新张量对步骤1)得到的四类特征因子进行动态增量更新，得到新的四类特征因子；3)当对用户进行物品推荐的时候，根据更新后的特征因子，计算用户与物品之间的评分值，将评分值较高的物品作为用户可能会喜欢的物品推荐给用户。