一种基于改进型协同过滤算法的音频推荐方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于改进型协同过滤算法的音频推荐方法，具体步骤为：S1、查找与目标用户相似度最高的N个邻居用户；S2、选择一个未评分项目c，计算未评分项目c与目标用户在有效时间内的最高评分项目之间的项目相关性Rc；S3、根据邻居用户对未评分项目c的评分值和项目相关性Rc计算目标用户对未评分项目c的预计评分值Pc；S4、重复步骤S2和S3，直至所有未评分项目都被计算出预计评分值；S5、将所有未评分项目根据预计评分值进行排序，向用户推荐预计评分值最高的M个未评分项目。本方案将项目相关性和用户相似度结合，排除了相关性低的项目，提高了推荐精度，适用于网络音乐播放软件或者网络音乐播放设备。
【专利说明】一种基于改进型协同过滤算法的音频推荐方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及用户需求分析推荐领域，尤其是涉及一种用于网络音频播放系统的基 于改进型协同过滤算法的音频推荐方法。
【背景技术】
[0002] 随着互联网技术的蓬勃发展，我们已经处在信息大爆炸时代，如何从纷繁复杂的 信息中找到对自己有用的信息变得非常重要和急迫，从分类目录发展搜索引擎，在查找知 识的效率方面有了显著的提升，你可以根据任何一个关键字查找和这个关键字匹配的内 容。但是这有个前提，那就是你知道要找什么。实践证明，往往很多时候我们并不知道如何 给自己想要的信息定义一个准确的关键字。解决此问题的一个有效的方法是利用推荐系 统。
[0003] 推荐系统的原理是，机器通过每次和人的交互自动学习，并利用一些数学模型将 交互行为量化为各项指标，从而建立一个虚拟的人物角色，学习的越多，人物角色的定义也 就越精确，最后通过搜索引擎按当前的时空环境猜测用户接下来可能的行为，给出合理的 推荐。
[0004] 目前，推荐系统到处可见，国外的Amazon、Netflix,国内的淘宝，京东，豆瓣FM,虫下 米等，都在一定程度上给我们提供了很多建议，简化了我们查找信息、购物、听音乐、看电影 等查找信息的复杂度。常见的推荐系统算法主要有：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关 联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。
[0005] 各推荐算法的优缺点如下表：
【权利要求】
1. 一种基于改进型协同过滤算法的音频推荐方法，其特征在于，包括以下流程： 51、 查找与目标用户相似度最高的N个邻居用户； 52、 选择一个未评分项目c，计算未评分项目c与目标用户在有效时间内的最高评分项 目之间的项目相关性Rc;未评分项目定义为目标用户未评分过的项目； 53、 根据邻居用户对未评分项目c的评分值和项目相关性Rc计算目标用户对未评分项 目c的预计评分值Pc; 54、 重复步骤S2和S3,直至所有未评分项目都被计算出预计评分值； 55、 将所有未评分项目根据预计评分值进行排序，向用户推荐预计评分值最高的M个 未评分项目。
2. 根据权利要求1所述的一种基于改进型协同过滤算法的音频推荐方法，其特征在 于，所述步骤Sl中，查找与目标用于相似度最高的N个邻居用户具体为： 511、 选择一个邻居用户，查找目标用户和此邻居用户都评分过的所有项目；设查找到 的项目数量为η; 512、 计算目标用户和此邻居用户之间的相似度r，计算公式为
式中，Xi为目标用户对第i个项目的评分，1为目标用户对查找到的η个项目的平均评 分值，Yi为此邻居用户对第i个项目的评分，为此邻居用户对查找到的η个项目的平均评 分值； 513、 重复步骤Sll和S12,直至所有邻居用户都计算完毕； 514、 对所有邻居用户根据相似度排序，选择相似度最高的N个邻居用户。
3. 根据权利要求2所述的一种基于改进型协同过滤算法的音频推荐方法，其特征在 于，步骤S2中，计算未评分项目c与目标用户在有效时间内的最高评分项目之间的项目相 关性Rc具体为： 521、 读取未评分项目c各个标签的值； 522、 读取所述最高评分项目的各个标签的值； SM、i+笪所沭昜高评令顶H和此未评分项目c之间的相关性RC，计算公式如下：
公式中，m为标签总数，Ti为最高评分项目的第i个标签的值，Ci为此未评分项目c的 第i个标签的值；η为同或运算； 每个标签的值为1或0。
4. 根据权利要求3所述的一种基于改进型协同过滤算法的音频推荐方法，其特征在 于，所述步骤S3中，根据邻居用户对未评分项目的评分值和项目相关性Rc计算目标用户对 未评分项目c的预计评分值Pc具体为按如下公式计算：
公式中，E为目标用户对自身已评项目的平均评分值，?为第U个邻居用户对自身 已评项目的平均评分值，ru为目标用户和第u个邻居用户之间的相似度，为第u个邻 居用户对未评分项目c的评分值。
5. 根据权利要求1或2或3或4所述的一种基于改进型协同过滤算法的音频推荐方 法，其特征在于，所述N不小于5。
6. 根据权利要求5所述的一种基于改进型协同过滤算法的音频推荐方法，其特征在 于，所述步骤S2中，有效时间初选值为15天至30天，如果用户在有效时间内未进行评分操 作，则选择用户最近的10次评分中最高评分对应的项目作为最高评分项目。
【文档编号】G06F17/30GK104239390SQ201410257826
【公开日】2014年12月24日 申请日期:2014年6月11日 优先权日:2014年6月11日
【发明者】赵凡, 占焱清 申请人:杭州联汇数字科技有限公司