基于社会上下文的协同推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于社会上下文约束的协同推荐方法。包括如下步骤：1）首先提取用户物品矩阵，以及社会化关系矩阵。在协同推荐中使用用户对物品的评分矩阵，或使用用户对物品点击次数或者访问关系来定义用户物品矩阵；社会化关系为系统中用户通过某些行为与其它用户之间发生的关系；2）使用带有社会上下文约束的低秩矩阵分解法来对用户物品矩阵进行填充，并使用结果矩阵为每个用户推荐N个物品；3）考虑到不同用户之间存在的差异性，对矩阵分解中社会上下文约束权重进行调整。本发明克服了传统协同过滤推荐算法的推荐信息单一以及用户物品矩阵稀释性导致的推荐结果不准确的问题，并且在推荐结果准确性上比传统的方法有明显的提高。

主权项

一种基于社会上下文约束的协同推荐方法，其特征在于包括如下步骤：1）首先提取用户物品矩阵，以及社会化关系矩阵，在协同推荐中使用用户对物品的评分矩阵，或使用用户对物品点击次数或者访问关系来定义用户物品矩阵；社会化关系为系统中用户通过某些行为与其它用户之间发生的好友关系、处于相同兴趣爱好小组关系、信任关系；2）使用带有社会上下文约束的低秩矩阵分解法来对用户物品矩阵进行填充，并使用结果矩阵为每个用户推荐N个物品；3）考虑到不同用户之间存在的差异性，对矩阵分解中社会上下文约束权重进行调整。