• 四川郎酒股份有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度环保奖 2019-05-13
  • 银保监会新规剑指大企业多头融资和过度融资 2019-05-12
  • 韩国再提4国联合申办世界杯 中国网友无视:我们自己来 2019-05-11
  • 中国人为什么一定要买房? 2019-05-11
  • 十九大精神进校园:风正扬帆当有为 勇做时代弄潮儿 2019-05-10
  • 粽叶飘香幸福邻里——廊坊市举办“我们的节日·端午”主题活动 2019-05-09
  • 太原设禁鸣路段 设备在测试中 2019-05-09
  • 拜耳医药保健有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度企业奖 2019-05-08
  • “港独”没出路!“梁天琦们”该醒醒了 2019-05-07
  • 陈卫平:中国文化内涵包含三方面 文化复兴表现在其中 2019-05-06
  • 人民日报客户端辟谣:“合成军装照”产品请放心使用 2019-05-05
  • 【十九大·理论新视野】为什么要“建设现代化经济体系”?   2019-05-04
  • 聚焦2017年乌鲁木齐市老城区改造提升工程 2019-05-04
  • 【专家谈】上合组织——构建区域命运共同体的有力实践者 2019-05-03
  • 【华商侃车NO.192】 亲!楼市火爆,别忘了买车位啊! 2019-05-03
    • / 18
    • 下载费用:30 金币  

    重庆时时彩改倍数骗局: 一种基于加权异构信息网络的电影推荐方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201710039394.5

    申请日:

    2017.01.19

    公开号:

    CN106802956A

    公开日:

    2017.06.06

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20170119|||公开
    IPC分类号: G06F17/30 主分类号: G06F17/30
    申请人: 山东大学
    发明人: 张海霞; 吕振
    地址: 250199 山东省济南市历城区山大南路27号
    优先权:
    专利代理机构: 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 代理人: 杨树云
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201710039394.5

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.30|||2017.06.06

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种基于加权异构信息网络的电影推荐方法,包括步骤如下:(1)利用异构信息网络中的语义信息和边属性信息,计算得到用户之间基于不同元路径的相似度;(2)将基于不同元路径求得的相似度分别应用到基于用户的协同过滤推荐算法中,得到基于每个相似度的用户评分值;(3)采用监督学习算法为每个用户评分值分配不同的权重,融合为全面考虑多种元路径信息的用户最终评分值。在扩展MovieLens经典数据集上的实验结果表明,本发明所提算法在精确度上较传统算法有显著提高。

    权利要求书

    1.一种基于加权异构信息网络的电影推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:
    (1)对数据集构建加权异构信息网络,并提取出两用户间多种不同的元路径;
    (2)分别计算用户在对电影M、演员A、导演D、国家C、电影体裁G、电影标签T方面的偏好
    度;
    (3)分别针对用户在每一方面的偏好度,计算两用户间的相似度,若两用户在所有方面
    的偏好都相似,则两用户相似;否则,两用户偏好相差越大则两用户越不相似;
    (4)分别将受偏好度影响的6个相似度应用到协同过滤推荐算法中,预测用户对电影的
    评分;
    (5)应用经典的线性回归算法为每一个用户对电影的评分分配合适的权重,融合为最
    终的评分值;
    (6)将最终的评分值最高的几部电影推荐给该用户。
    2.根据权利要求1所述的一种基于加权异构信息网络的电影推荐方法,其特征在于,所
    述数据集是指grouplens研究组发布的MovieLens10M扩展数据集,所述数据集包括实体类
    型、表示及数目,实体类型包括用户、电影、演员、导演、国家、体裁、标签;表示是指对每种实
    体类型的表示字符,字符U表示用户类型,字符M表示电影类型,字符A表示演员类型,字符D
    表示导演类型,字符C表示国家类型,字符G表示体裁类型,字符T表示标签类型;数目是指每
    种实体类型的个数;所述元路径包括P1、P2、P3、P4、P5、P6,P1=UMU,P2=UMAMU,P3=UMCMU,
    P4=UMDMU,P5=UMGMU,P6=UMTMU;P1的语义信息是指:与目标用户看过同一部电影的用
    户;P2的语义信息是指:与目标用户看过同一个演员演过的电影的用户;P3的语义信息是
    指:与目标用户看过在同一个国家上映的电影的用户;P4的语义信息是指:与目标用户看过
    由同一个导演执导的电影的用户;P5的语义信息是指:与目标用户看过属于同一个体裁的
    电影的用户;P6的语义信息是指:与目标用户看过被贴上同一个类型标签T的电影的用户。
    3.根据权利要求2所述的一种基于加权异构信息网络的电影推荐方法,其特征在于,所
    述步骤(2),用户ui对影响因素y的偏好度的求取公式如式(Ⅰ)所示:

    式(Ⅰ)中,ui表示用户,ui属于用户类型U;P为用户ui到影响因素y的元路径;为从
    ui到y的一个加权路径实例,w为该加权路径上的权重值;为ui到y的一个加权路径实
    例上的权重值;t(ui,y)为ui到y的所有加权路径实例上的权重值之和,即要求取的用户ui对
    影响因素y的偏好度;影响因素y包括电影、演员、导演、国家、体裁、标签;y属于影响因素y。
    4.根据权利要求3所述的一种基于加权异构信息网络的电影推荐方法,其特征在于,通
    过扩展交换矩阵快速计算用户在每一方面的偏好度,包括步骤如下:
    A、设定步骤(1)构建的加权异构信息网络且节点类型映射函数
    表示每一个v∈V属于节点类型集合B,即用ψ表示边类型映射函数,ψ(e)∈R表示每
    一个e∈E属于边类型集合R;用映射函数Ψ:w→W表示每条边的权重属于集合W:Ψ
    (w)∈W;V是指加权异构信息网络中的节点,v是指具体节点对象实例,E是指加权异构信息
    网络中的边,w是指加权异构信息网络中的边上的权重;加权异构信息网络的网络模式S=
    (B,R,W),B表示网络中的节点类型,R表示网络中的边的类型,W表示网络中边的权重;加权
    元路径P定义在加权网络模式S=(B,R,W)上,在不引起歧义的情况下,直接用节点类型和节
    点间边上的权重来表示加权元路径P,加权元路径P表示为P=B1(W1)B2(W2)B3…(Wl-1)Bl;否
    则,加权元路径表示为:表示从实体类型B1到实体类型Bl+1之间的
    复杂关系代表关系上的连接操作,加权元路径P的长度即为R的个数;
    对于加权元路径P=B1(W1)B2(W2)B3…(Wl-1)Bl的扩展交换矩阵如式(Ⅱ)所示:

    式(Ⅱ)中,为节点类型Bi到类型Bj的扩展邻接矩阵;
    的定义如式(Ⅲ)所示:

    B、表示xi∈Bi、yj∈Bj在元路径P=B1(W1)B2(W2)B3…(Wl-1)Bl下xi到yj的所
    有路径实例的权重之和,即xi对yj的偏好度。
    5.根据权利要求4所述的一种基于加权异构信息网络的电影推荐方法,其特征在于,包
    括步骤如下:
    矩阵的每一行元素为该行对应的用户对网络中所有演员的偏好度,进行归一化处理
    后,用每一行数据代表此用户在演员方面的偏好,得到任意两用户ui与uj间在演员方面的相
    似度,如式(Ⅳ)所示:

    式(Ⅳ)中,若求取的sim(ui,uj)为负值,则用公式sim(ui,uj)=0.5+0.5*sim(ui,uj)修
    正,使其值位于0到1之间,对求取的sim(ui,uj)的值从到小进行排序,取前K个值对应的用户
    作为与用户u最相似的用户集合。
    6.根据权利要求5所述的一种基于加权异构信息网络的电影推荐方法,其特征在于,K
    =30。
    7.根据权利要求6所述的一种基于加权异构信息网络的电影推荐方法,其特征在于,所
    述步骤(4),包括步骤如下:
    在基于用户的协同过滤推荐系统中用户u对项目i的评分如式(Ⅴ)所示:
    <mrow> <msub> <mi>r</mi> <mrow> <mi>u</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mover> <mi>r</mi> <mo>&OverBar;</mo> </mover> <mi>u</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>k&Sigma;</mi> <mrow> <mover> <mi>u</mi> <mo>~</mo> </mover> <mo>&Element;</mo> <mover> <mi>U</mi> <mo>~</mo> </mover> </mrow> </msub> <mi>s</mi> <mi>i</mi> <mi>m</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>u</mi> <mo>,</mo> <mover> <mi>u</mi> <mo>~</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mo>*</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>r</mi> <mrow> <mover> <mi>u</mi> <mo>~</mo> </mover> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mover> <mi>r</mi> <mo>&OverBar;</mo> </mover> <mover> <mi>u</mi> <mo>~</mo> </mover> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>V</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    式(Ⅴ)中,ru,i为用户u对项目i的评分;为与用户u最相似的用户集合,此处选取与该
    用户最相似的K个用户作为其相似用户;为用户u的平均打分值,消除用户打分偏好对最
    后结果的影响;k为标准化因子,

    关 键 词:
    一种 基于 加权 信息网络 电影 推荐 方法
      专利查询网所有资源均是用户自行上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作他用。
    关于本文
    本文标题:一种基于加权异构信息网络的电影推荐方法.pdf
    链接地址://www.4mum.com.cn/p-6000844.html
    关于我们 - 网站声明 - 网站地图 - 资源地图 - 友情链接 - 网站客服客服 - 联系我们

    [email protected] 2017-2018 www.4mum.com.cn网站版权所有
    经营许可证编号:粤ICP备17046363号-1 
     


    收起
    展开
  • 四川郎酒股份有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度环保奖 2019-05-13
  • 银保监会新规剑指大企业多头融资和过度融资 2019-05-12
  • 韩国再提4国联合申办世界杯 中国网友无视:我们自己来 2019-05-11
  • 中国人为什么一定要买房? 2019-05-11
  • 十九大精神进校园:风正扬帆当有为 勇做时代弄潮儿 2019-05-10
  • 粽叶飘香幸福邻里——廊坊市举办“我们的节日·端午”主题活动 2019-05-09
  • 太原设禁鸣路段 设备在测试中 2019-05-09
  • 拜耳医药保健有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度企业奖 2019-05-08
  • “港独”没出路!“梁天琦们”该醒醒了 2019-05-07
  • 陈卫平:中国文化内涵包含三方面 文化复兴表现在其中 2019-05-06
  • 人民日报客户端辟谣:“合成军装照”产品请放心使用 2019-05-05
  • 【十九大·理论新视野】为什么要“建设现代化经济体系”?   2019-05-04
  • 聚焦2017年乌鲁木齐市老城区改造提升工程 2019-05-04
  • 【专家谈】上合组织——构建区域命运共同体的有力实践者 2019-05-03
  • 【华商侃车NO.192】 亲!楼市火爆,别忘了买车位啊! 2019-05-03