一种基于关键用户的个性化推荐方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于关键用户的个性化推荐方法和系统，属于传感器技术领域。本发明的方法为：基于所采集的用户数据为每个用户查找N个相似度最高的邻居得到各用户邻居列表，且各邻居按照相似度从高到低进行排列；然后基于每个用户邻居列表分别计算各用户的权重：用户在用户邻居列表中出现次数越多，排列位置越靠前，权重越大；查找权重最大的P个用户作为关键用户；基于关键用户对产品的操作数据计算目标用户对平台系统的各产品的推荐度，查找推荐度最大的M个产品作为目标用户的推荐结果。同时，本发明还公开一种基于上述方法的个性化推荐系统。本发明用于对网络信息资源的推荐系统，能有效降低推荐计算的计算复杂度，提升推荐系统处理效率。

主权项

一种基于关键用户的个性化推荐方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：采集用户对产品的操作数据；步骤2：为每个用户查找N个相似度最高的用户作为各用户邻居列表，所述用户邻居列表中各用户按照相似度从高到低进行排列；步骤3：基于每个用户邻居列表分别计算各用户的权重：用户在用户邻居列表中出现次数越多，排列位置越靠前，权重越大；查找权重最大的P个用户作为关键用户；步骤4：基于P个关键用户对产品的操作数据计算目标用户对平台系统的各产品的推荐度，查找推荐度最大的M个产品作为目标用户的推荐结果。