[发明专利]一种数据推荐方法以及装置在审
| 申请号： | 201810036690.4 | 申请日： | 2018-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN108197285A | 公开（公告）日： | 2018-06-22 |
| 发明（设计）人： | 史燕飞;程星 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司;腾讯云计算（北京）有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种数据推荐方法以及装置，其中方法包括：获取所有用户簇和所有项目簇；在目标用户所属的用户簇中获取与目标用户对应的邻居用户；将目标用户所评价过的项目和邻居用户所评价过的项目均确定为目标项目，并在目标项目所属的项目簇中获取与目标项目对应的邻居项目；在目标项目和目标项目对应的邻居项目中去除目标用户所评价过的项目，得到待推荐项目集，分别计算目标用户与待推荐项目集中每个项目之间的预测评分，并根据预测评分在待推荐项目集中选择与目标用户对应的推荐项目。采用本发明，可降低系统功耗，并提高推荐的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 目标项目 目标用户 邻居用户 数据推荐 邻居 计算目标 降低系统 预测 功耗 去除 | ||
【主权项】：
1.一种数据推荐方法，其特征在于，包括：获取所有用户簇和所有项目簇；所述用户簇是通过对原始用户集合中每个用户对应的用户特征向量进行聚类得到，所述项目簇是通过对原始项目集合中每个项目对应的项目特征向量进行聚类得到；根据目标用户对应的用户特征向量，在所述目标用户所属的用户簇中获取与所述目标用户之间的相似度满足用户相似度条件的用户，作为所述目标用户对应的邻居用户；将所述目标用户所评价过的项目和所述邻居用户所评价过的项目均确定为目标项目，并根据所述目标项目对应的项目特征向量，在所述目标项目所属的项目簇中获取与所述目标项目之间的相似度满足项目相似度条件的项目，作为所述目标项目对应的邻居项目；在所述目标项目和所述目标项目对应的邻居项目中去除所述目标用户所评价过的项目，得到待推荐项目集，分别计算所述目标用户与所述待推荐项目集中每个项目之间的预测评分，并根据所述预测评分在所述待推荐项目集中选择与所述目标用户对应的推荐项目。
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