申请/专利权人：华中师范大学

申请日：2019-10-12

公开（公告）日：2023-08-18

公开（公告）号：CN110795640B

主分类号：G06F16/9536

分类号：G06F16/9536;G06F16/9535;G06F16/958;G06F18/22;G06Q50/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.08.18#授权;2020.03.10#实质审查的生效;2020.02.14#公开

摘要：本发明公开了一种弥补群组成员差异的自适应组推荐方法，首先计算群组成员属性‑活动差异度，然后判断计算出的群组成员属性‑活动差异度是否小于预设参考因子；当群组成员属性‑活动差异度小于预设参考因子时，通过构建共识函数决策模型，并基于共识函数决策模型进行组推荐；当群组成员属性‑活动差异度大于或等于预设参考因子时，基于LVM模型和群组成员的偏好度进行组推荐。本发明的方法可以提高群组成员对推荐结果的接受度，改善推荐效果。

主权项：1.一种弥补群组成员差异的自适应组推荐方法，其特征在于，包括：步骤S1：计算群组成员属性-活动差异度，其中，群组成员属性-活动差异度用以表征群组中成员之间的差异性；步骤S2：判断计算出的群组成员属性-活动差异度是否小于预设参考因子；步骤S3：如果小于，则构建共识函数决策模型，并基于共识函数决策模型进行组推荐；步骤S4：否则，基于LVM模型和群组成员的偏好度进行组推荐；其中，步骤S1具体包括：步骤S1.1：计算群组成员属性-活动的偏差度；步骤S1.2：计算群组成员属性-活动的相似度；步骤S1.3：根据群组成员属性-活动的偏差度和群组成员属性-活动的相似度，计算群组成员属性-活动差异度，其中，群组成员属性-活动的偏差度disGui,Guj表示用户Ui和用户Uj的差异度，计算方式为： 其中，preratingGui,Guj表示在群组G中用户i和用户j的评分，meanGui,Guj，表示在群组G中用户i和用户j评分的平均值，群组成员属性-活动的相似度采用余弦相似度表示为： 其中，rui表示用户i的评分矩阵，ruj表示用户j的评分矩阵；群组成员属性-活动差异度GMD的公式为： 步骤S4具体包括：步骤S4.1：获取群组成员的偏好度；步骤S4.2：构建LVM模型，其中，LVM模型包括概念；主题；情感三元组及其分布；步骤S4.3：根据概念；主题；情感三元组及其分布获取活动的概率分布，选择具有最高概率的ci候选评分r作为群成员的属性，步骤S4.4：根据群组成员的偏好度和群成员的属性的相似度进行组推荐，并根据概念；主题；情感三元组对推荐结果进行解释；步骤S4.1具体包括：通过构建群组成员偏好矩阵获取群组成员的偏好度，其中，群组成员偏好矩阵中的元素表示相应的群组成员对属性的关心程度；步骤S4.2具体包括：通过训练词向量，并提取评论主题和评论情感构建LVM模型；步骤S4.3具体包括：步骤S4.3.1：利用GibbsEM采样去条件得到随机变量的后验分布；步骤S4.3.2：根据得到的随机变量的后验分布，获取每个候选评分r排序： 其中，表示给定成员m和观点v时评分值为r的概率，πe,v表示每个活动e的观点分布，公式5用以在给定群成员m和活动e时，为预测m和e之间的未知评分，计算评分rm,e＝r的概率；步骤S4.3.3：通过对每个候选评分r的排序，选择具有最高概率的ci候选评分r作为群成员的属性；步骤S4.4具体包括通过公式6进行组推荐： 其中，xij表示群组成员的偏好度，eic表示具有最高概率的群成员的属性；并根据概念；主题；情感三元组对推荐结果进行解释。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中师范大学 一种弥补群组成员差异的自适应组推荐方法

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